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龙图腾网获悉山东智拓地理信息工程有限公司申请的专利一种基于深度学习的地理信息智能测绘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：CN120997434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511525167.4，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于深度学习的地理信息智能测绘方法是由朱雪慧;李凯;姜楠;张岩;封鹏飞设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地理信息智能测绘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的地理空间数据处理与智能测绘技术领域，且公开了一种基于深度学习的地理信息智能测绘方法。通过对灰度影像进行像素补齐和网格化，解决了边缘数据不完整和分块不一致问题，并利用网格重心与边界关系自动构建邻接矩阵，准确表达空间连通性。结合全局最短路径获得的距离矩阵，为特征映射提供空间一致性约束。每块提取多元灰度特征，并以自监督闭式求解自动获得映射参数，无需大量标注即可对齐影像与空间特征。最终通过回归微调和双线性插值生成高质量连续测绘图，提升了自动化和空间连续性。

本发明授权一种基于深度学习的地理信息智能测绘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地理信息智能测绘方法，其特征在于，包括： S1、采集并输入灰度图像，并依据预设网格边长对图像边缘进行必要像素填充，随后按照网格边长依次将图像划分为若干等边网格块，并为每个网格块分配唯一标识； S2、依据网格块的几何重心位置和共享边界关系判定相邻网格块，在相邻网格块之间建立邻接关系并生成邻接矩阵； S3、基于邻接矩阵，采用图论最短路径算法对所有网格块对进行迭代计算，直至收敛并输出最终的最短路径距离矩阵； S4、针对每个网格块构建包含常数项、平均灰度值及其平方项的基向量，并通过线性映射函数将基向量映射为自监督嵌入特征； S5、根据邻接边的基向量差分及相应距离构建最小二乘问题，通过闭式解析解获得映射函数参数； S6、将所得映射函数应用于各网格块基向量，通过线性计算输出每个网格块的离散测绘值； S7、基于用户提供的标注样本构建回归模型，对离散测绘值进行回归校正； S8、对于任意连续点，依据所述任意连续点所处网格块及其四邻块的离散测绘值，采用双线性插值算法计算所述任意连续点的测绘值。

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山东智拓地理信息工程有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区工业南路57号高新万达广场Y3栋1单元1817；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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