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龙图腾网获悉中国市政工程中南设计研究总院有限公司申请的专利一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法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：CN117315302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311441805.5，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法是由李俊;覃双煜;黄志华;李三明;阎波;陶源;胡家文;付铭;汤少帅设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法，包括：构建包含多个面要素候选匹配对ai,bj的训练样本集，并计算各个候选匹配对ai,bj的相似性指标；用OCSVM分类器构建得到匹配关系识别模型，将训练样本集输入匹配关系识别模型中进行学习；得到匹配关系为1:1的面要素对匹配结果；利用路网、类Voronoi图以及1:1匹配结果共同作为分割边界，对闭合域内存在整体偏差的数据进行对齐；获取各种匹配关系的待匹配面要素的候选匹配对，利用匹配关系识别模型识别各个待匹配面要素的候选匹配对；能够在少量正例样本条件下，学习异源面要素匹配特征，有效识别存在位置偏差的同名面要素匹配关系，可为数字化地形图质量检查、增量更新等提供技术支撑。

本发明授权一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实体对齐的矢量面要素匹配方法，其特征在于，所述匹配方法包括： 步骤1，构建包含多个面要素候选匹配对的训练样本集，并计算各个候选匹配对的相似性指标；i和j表示序号数； 步骤2，用OCSVM分类器构建得到匹配关系识别模型，将所述训练样本集输入所述匹配关系识别模型中进行学习；将待匹配面要素输入训练完成的所述匹配关系识别模型中，从所述匹配关系识别模型的输出结果中筛选得到匹配关系为1:1的面要素对匹配结果； 步骤3，利用路网、类Voronoi图以及1:1匹配结果共同作为分割边界，将实验区域分割为数个闭合域，再根据多边形的重要性求得闭合域内的控制多边形，依据控制多边形对齐闭合域内存在整体偏差的数据；依据所述控制多边形的偏移方向和距离，对闭合域内存在整体偏差的数据进行对齐； 步骤4，获取各种匹配关系的待匹配面要素的候选匹配对，利用所述匹配关系识别模型识别各个待匹配面要素的候选匹配对； 所述步骤3包括： 步骤301，获取每个路网闭合域的面要素匹配结果，利用层次聚类算法对已匹配数据集和进行聚类分析，获取聚类结果和； 其中，已匹配数据集和，未匹配数据集为和； 步骤302，利用和的各个聚类中心和方向，结合类Voronoi图生成边界； 步骤303，内边界结合路网将未匹配面要素分割成多个群组，利用形状相似性、形状复杂度和匹配度指标获得群组的控制多边形；依据所述控制多边形的偏移方向和距离，对闭合域内存在整体偏差的数据进行对齐； 所述步骤3中， 形状相似性的计算公式为： 其中，是面状要素的转角累计值，max是求最大值函数，度量值域为[0，1]，值越大就表示越相似； 形状复杂度计算公式为： 其中，形状复杂度是由原多边形的等面积矩形equal-arearectangle，EAR的周长与原多边形本身周长的比值计算的；其中是最小面积外接矩形的周长、是原多边形的面积、是最小面积外接矩形的面积； 匹配度指标计算公式为： 其中，是面要素h和面要素k的决策函数值的归一化值，,1]，此处作为两个多边形的匹配度； 由以上可得重要多边形的计算公式如下： = 其中，S代表形状相似性，C代表平均形状复杂性，M为决策函数矩阵，表示多边形重要性。

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