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龙图腾网获悉中建国信大数据集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的高精度三维地形重建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：CN120655849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510774383.6，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法是由鲍燕辉;赵东亮;陈瑞明;祝中涛;吉迅达;郭乌龙;赵东生;周平设计研发完成，并于2025-06-11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高精度三维地形重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及三维地形重建的技术领域，公开了一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法；首先基于神经网络和注意力机制构建最终图像预处理模型，识别并去除干扰区域，输出去干扰三维地形图像集合；其次，将去干扰三维地形图像集合进行点云匹配，生成三维地形点云数据集合，识别三维地形点云数据集合中的重合点云数据，再确定地形特征构建三维模型，生成初始三维地形模型；再检测并删除初始三维地形模型中的离散点，并使用立体网格法简化点云数据，得到简化三维地形模型；最后，求解简化三维地形模型中的点云数据颜色，对三维地形进行着色处理；本发明通过对点云数据进行处理建模，实现高精度三维地形重建的目的，方法客观准确。

本发明授权一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高精度三维地形重建方法，其特征在于，包括： 步骤S1预处理：基于神经网络和注意力机制构建图像预处理模型，输入初始地形图像集合，输出去干扰三维地形图像集合； 步骤S2点云生成与匹配：将去干扰三维地形图像集合转换为三维地形点云数据集合，识别重合点云数据并构建初始三维地形模型； 步骤S3模型优化：检测并删除离散点并简化点云数据，生成简化三维地形模型； 步骤S4着色重建：求解简化三维地形模型的点云颜色并进行着色处理，输出高精度三维地形模型； 所述基于神经网络和注意力机制构建图像预处理模型包括： 获取地形图像样本集合，加入随机噪点并生成动态阴影掩膜，生成增强地形图像样本集合； 设定主干网络为U-Net网络，采用ResNet-34预训练权重，并在U-Net网络的跳跃连接中引入多尺度空间注意力模块；使用PatchGAN网络结构作为图像预处理模型的判别器；设置联合损失函数，构建得到图像预处理模型； 将所述增强地形图像样本集合划分成样本训练集和样本测试集，将所述样本训练集输入到图像预处理模型的生成器中，结合联合损失函数进行训练，直至达到最大训练轮数，停止训练，得到预训练图像预处理模型； 再将所述样本测试集输入到预训练图像预处理模型中，进行对抗性训练，线性衰减学习率至最大训练轮数，停止训练，得到最终图像预处理模型。

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