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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利基于深度图像融合的车辆模型搭建方法及系统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：CN117274122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311112883.0，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权基于深度图像融合的车辆模型搭建方法及系统是由闫军;王伟;冯澍设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图像融合的车辆模型搭建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度图像融合的车辆模型搭建方法及系统，属于图像处理领域，其中方法包括：获得第一车辆；基于第一车辆进行区域划分，获得N个车辆子区域；分别采集N个车辆子区域的基础信息，获得N个车辆子区域数据集；遍历N个车辆子区域数据集进行预处理，得到N个车辆子数据分区；分别对N个车辆子数据分区进行建模，获得N个车辆子模型；采集第一车辆的多角度图像，获得车辆多角度图像，对车辆多角度图像进行深度学习，生成多维子区域融合特征；对N个车辆子模型进行融合，获得第一车辆孪生模型。本申请解决了现有技术中无法准确高效搭建车辆模型的技术问题，达到了提高车辆模型搭建精确性和效率的技术效果。

本发明授权基于深度图像融合的车辆模型搭建方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度图像融合的车辆模型搭建方法，其特征在于，所述方法包括： 获得第一车辆； 基于所述第一车辆进行区域划分，获得N个车辆子区域，其中，N为大于1的正整数； 分别采集所述N个车辆子区域的基础信息，获得N个车辆子区域数据集； 遍历所述N个车辆子区域数据集进行预处理，得到N个车辆子数据分区； 连接数字孪生模块，分别对所述N个车辆子数据分区进行建模，获得N个车辆子模型； 采集所述第一车辆的多角度图像，获得车辆多角度图像，并基于所述N个车辆子区域对所述车辆多角度图像进行深度学习，生成多维子区域融合特征； 基于所述多维子区域融合特征对所述N个车辆子模型进行融合，获得第一车辆孪生模型； 遍历所述N个车辆子区域数据集进行预处理，得到N个车辆子数据分区，包括： 遍历所述N个车辆子区域数据集，获得第一车辆子区域数据集； 基于所述第一车辆子区域数据集进行建模关联分析，获得建模关联度； 获得预设建模关联度； 基于所述建模关联度，对所述第一车辆子区域数据集进行筛选，获得满足所述预设建模关联度的第一子区域建模关联数据集； 基于所述第一子区域建模关联数据集进行数据清洗，获得第一车辆子数据分区，并将所述第一车辆子数据分区添加至所述N个车辆子数据分区； 基于所述第一子区域建模关联数据集进行数据清洗，包括： 遍历所述第一子区域建模关联数据集进行完整度评价，获得数据完整度评价结果； 获得预设完整度； 判断所述数据完整度评价结果是否满足所述预设完整度； 若所述数据完整度评价结果不满足所述预设完整度，获得第一数据补充指令，并基于所述第一数据补充指令对所述第一子区域建模关联数据集进行数据补偿。

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