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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法、系统、终端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：CN120976448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511501434.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法、系统、终端及存储介质是由邹亮;黄鸿蓝;刘炳权;丘家琪设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建植被要素知识图谱，定义植被类型及典型属性，定向采集三维模型与多视角影像，统一元数据并入库；对街景图像进行像素级语义分割，基于迁移学习和注意力机制识别植被类别，并输出ROI与特征向量；基于本体映射筛选候选集合，对识别ROI的局部特征向量与素材库中预存特征向量选取最匹配的植被模型，并记录映射；基于参照物校正、知识图谱融合与自动判别或者优化策略，对植被ROI的可靠尺度修正、数量或者位置推断与满足生态学约束的批量三维模型导入放置。本发明为交通仿真与城市可视化提供高效、智能且标准化的技术支撑。

本发明授权一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法，其特征在于，所述基于街景识别的城市交通三维模型植被要素自动生成方法包括： 构建面向目标区域的植被要素知识图谱，定义植被类型及典型属性，定向采集三维模型与多视角影像，统一元数据并存入素材库； 对街景图像进行像素级语义分割，基于迁移学习和注意力机制识别植被类别，并输出ROI与特征向量； 基于本体映射筛选候选集合，采用余弦相似度向量检索方法对识别ROI的局部特征向量与素材库中预存特征向量选取最匹配的植被模型，并记录映射； 基于参照物校正、知识图谱融合与自动判别或者优化策略，对植被ROI的可靠尺度修正、数量或者位置推断与满足生态学约束的批量三维模型导入放置到目标仿真平台或者可视化平台中； 所述构建面向目标区域的植被要素知识图谱，定义植被类型及典型属性，定向采集三维模型与多视角影像，统一元数据并存入素材库，具体包括： 确定目标区域，构建面向所述目标区域的植被要素知识图谱，确定所述目标区域常见植被类别层次结构与属性，并将所述植被要素知识图谱作为用于采集与检索的语义参考本体； 基于所述植被要素知识图谱中的类别与属性，采用定向爬虫与地图或者数据接口批量采集与筛选与植被相关的三维素材与多视角影像，并记录来源、许可信息与多视角信息； 对采集到的三维素材进行格式化与元数据标准化处理，统一命名规范、生成元数据，并按语义目录组织素材库用于检索与版本管理； 对原始三维模型与贴图执行格式校验与自动修复，批量转换格式、检查并自动修复存在的问题，对质量不达标的样本进行标注； 所述基于参照物校正、知识图谱融合与自动判别或者优化策略，对植被ROI的可靠尺度修正、数量或者位置推断与满足生态学约束的批量三维模型导入放置到目标仿真平台或者可视化平台中，具体包括： 对每个植被ROI，通过地图比例尺信息确定每个植被ROI在现实空间中的大小，依据参照物的典型尺度校正估算结果，得到缩放倍数； 对每一ROI基于分割掩码自动提取观测特征，并结合知识图谱先验判断ROI种植类型，确定放置的植被数量与尺寸区间； 基于植被模型与尺寸或者数量估计，执行尺度与坐标变换，构建仿真平台所需的仿射坐标变换并通过仿真接口进行批量导入与实例化，同时通过贴图接口批量赋值贴图与材质参数； 将经过匹配的三维模型实例化导入目标仿真平台或者可视化平台后进行自动化验收检查，对异常实例在元数据中标注并触发人工或再映射流程，最终保留完整映射链路。

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