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龙图腾网获悉北京市城市规划设计研究院;北京城垣数字科技有限责任公司申请的专利基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储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：CN120974941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511496302.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质是由张晓东;王良;管玉;许丹丹;魏贺;吴丹婷;何更喜;陈猛;蔡玉衡;王浩然;韩雪华;张敏;欧阳礼彬;王赛设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域，所述方法包括：从路网数据中提取出节点信息、边缘信息与车道信息；基于节点信息，生成点几何对象；基于边缘信息，生成道路边缘的线几何对象；基于车道信息，生成面几何对象；使用融合多种异构机器学习算法的集成学习模型，将几何对象的二维坐标转换为WGS84空间坐标；若转换得到的WGS84空间坐标异常，则进行插值修复、基于预设几何约束进行修复，或者基于网络拓扑连通性进行修复；基于WGS84空间坐标，更新路网数据。本发明可以捕捉复杂路网的非线性变形，提高转换精度。

本发明授权基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应学习算法的SUMO路网坐标转换方法，其特征在于，包括： 从路网数据中提取出节点信息、边缘信息与车道信息；所述节点信息是交叉路口的属性信息，所述边缘信息是道路边缘的属性信息，所述车道信息是车道的属性信息； 基于所述节点信息，生成点几何对象，每个交叉路口对应一个点几何对象，所述点几何对象保留所述交叉路口原有的属性信息； 基于所述边缘信息，生成道路边缘的线几何对象； 基于所述线几何对象，生成车道面的面几何对象； 使用预训练的集成学习模型，将所述点几何对象、所述道路边缘的线几何对象和所述面几何对象的二维坐标转换为WGS84空间坐标；所述集成学习模型融合多种异构机器学习算法的预测结果，生成WGS84空间坐标； 若转换得到的WGS84空间坐标异常，则基于邻近点的WGS84空间坐标进行插值修复，或者基于预设几何约束进行修复，或者基于网络拓扑连通性进行修复； 基于所述WGS84空间坐标，更新所述路网数据； 所述基于所述边缘信息，生成道路边缘的线几何对象，包括： 基于道路边缘的起点节点坐标和终点节点坐标生成线几何对象； 所述基于所述线几何对象，生成车道面的面几何对象，包括： 基于每条车道的几何形状点生成车道中心线的线几何对象后，平铺扩展成车道面的面几何对象。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京市城市规划设计研究院;北京城垣数字科技有限责任公司，其通讯地址为：100045 北京市西城区南礼士路60号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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