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龙图腾网获悉河南省地质研究院申请的专利基于机器视觉的测绘地理信息分析方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120259887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510481350.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于机器视觉的测绘地理信息分析方法、系统及介质是由任惠茹;王颖;朱伟丽;郭朋;郑俊杰;石胜利设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的测绘地理信息分析方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及机器视觉技术领域，公开了一种基于机器视觉的测绘地理信息分析方法、系统及介质。该方法包括：对多源遥感数据进行预处理，得到标准化测绘数据集并进行地物边缘和纹理信息提取，得到多尺度空间特征和语义分割结果；进行多源数据整合，得到统一地理要素表征图，并对统一地理要素表征图进行地理要素识别，得到测绘地理要素集合；对测绘地理要素集合执行空间不确定性量化和参数不确定性量化的贝叶斯推断，得到综合不确定性评估结果；基于测绘地理要素集合和综合不确定性评估结果构建矢量化地理信息。本申请实现了对地理要素边缘信息的有效保留，提升了地理要素的识别精度，使得地理信息表达更加结构化并实现了自动化更新。

本发明授权基于机器视觉的测绘地理信息分析方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的测绘地理信息分析方法，其特征在于，包括： 对多源遥感数据进行预处理，得到标准化测绘数据集，并对所述标准化测绘数据集进行地物边缘和纹理信息提取，得到多尺度空间特征和语义分割结果； 基于所述多尺度空间特征和所述语义分割结果进行多源数据整合，得到统一地理要素表征图，并对所述统一地理要素表征图进行地理要素识别，得到测绘地理要素集合； 对所述测绘地理要素集合执行空间不确定性量化和参数不确定性量化的贝叶斯推断，得到综合不确定性评估结果，包括：基于所述测绘地理要素集合计算地理要素边界位置和地理要素属性参数的概率分布数据；基于所述概率分布数据计算地理要素边界位置的变异系数，并根据所述变异系数执行自适应核密度估计，得到空间不确定性量化结果；采用贝叶斯神经网络计算所述地理要素属性参数的概率估计，得到参数不确定性量化结果，并基于所述空间不确定性量化结果和所述参数不确定性量化结果构建贝叶斯损失函数；基于所述贝叶斯损失函数，对所述测绘地理要素集合进行空间相关性建模，得到空间相关性增强的不确定性评估指标；对所述空间相关性增强的不确定性评估指标进行环境因素敏感性分析，生成包括地理要素的类别概率分布、位置不确定性和属性参数概率分布在内的综合不确定性评估结果； 基于所述测绘地理要素集合和所述综合不确定性评估结果构建矢量化地理信息。

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