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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于古代空间图像的城-山空间关系分析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：CN119600637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411672777.2，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权一种基于古代空间图像的城-山空间关系分析方法是由毛华松;尹子佩;汤思琦;傅俊杰;程语设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于古代空间图像的城-山空间关系分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于古代空间图像的城‑山空间关系分析方法，包括：获取目标区域的古代空间图像；对目标区域的古代空间图像进行文字识别和提取，得到城山文字要素；对目标区域的古代空间图像进行形态识别和提取，得到城山形态要素；将目标区域的城山形态要素与对应的城山文字要素进行关联，构成城山文字‑形态要素对；将城山文字‑形态要素对分类成城要素数据集和山要素数据集；基于目标区域的城要素数据集和山要素数据集分析其城与山的空间关系。本发明通过提取古代空间图像的城山文字要素和城山形态要素，能够提高城与山空间关系分析的准确性和全面性。

本发明授权一种基于古代空间图像的城-山空间关系分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于古代空间图像的城-山空间关系分析方法，其特征在于，包括： S1：获取目标区域的古代空间图像； S2：对目标区域的古代空间图像进行文字识别和提取，得到城山文字要素； 步骤S2中，通过如下步骤提取古代空间图像的城山文字要素： S201：对古代空间图像进行预处理； S202：对预处理后的古代空间图像进行二值化处理，得到城山二值化图像； S203：对城山二值化图像进行形态学处理； S204：识别并标记形态学处理后的城山二值化图像中的连通域；将识别出的连通域分割为独立的字符； S205：通过OCR识别模型基于分割出的字符识别对应的文字，得到城山文字要素； S3：对目标区域的古代空间图像进行形态识别和提取，得到城山形态要素； 步骤S3中，通过如下步骤提取古代空间图像的城山形态要素： S301：对古代空间图像进行预处理； S302：将预处理后的古代空间图像输入训练好的形状识别模型中，对古代空间图像中的目标形状进行识别和标记，输出带目标形状分割掩码的城山空间图像；其中，形状识别模型基于卷积神经网络模型构建； S303：将带目标形状分割掩码的城山空间图像输入训练好的形状分割模型中，将目标形状从古代空间图像的背景中分割出来，输出目标形状图像作为城山形态要素；其中，形状分割模型基于SegNet模型构建； S4：将目标区域的城山形态要素与对应的城山文字要素进行关联，构成城山文字-形态要素对； S5：将城山文字-形态要素对分类成城要素数据集和山要素数据集； S6：基于目标区域的城要素数据集和山要素数据集分析其城与山的空间关系； 步骤S6中，城要素包括城墙、城市建制和标志建筑； 城要素数据集包括城墙要素子集、城市建制要素子集和标志建筑要素子集； 步骤S6中： 基于目标区域的山要素数据集和城墙要素子集，分析城与山的宏观尺度空间关系；通过各图像中山要素与城墙要素的形态识别，进行要素叠加，形成城与山的宏观尺度空间关系信息； 基于目标区域的山要素数据集和城市建制要素子集，分析城与山的中观尺度空间关系；通过各图像中衙署、学宫、祠庙文字识别与山要素的形态识别的叠加，标注包括衙署、学宫、祠庙的重要建筑及前后左右方位上的山，形成重要建筑与山的中观空间关系作为城与山的中观尺度空间关系； 基于目标区域的山要素数据集和标志建筑要素子集，分析城与山的微观尺度空间关系；通过标志性建筑要素与山要素的形态识别，进行要素叠加，识别楼、阁、塔与山的重叠组合模式，得出山中风景要素的建构位置信息作为城与山的微观尺度空间关系。

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