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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成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：CN115204304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210875170.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法是由张磊;陈丰华;刘佰龙;梁志贞设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法在说明书摘要公布了：一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法，属于露天矿路网生成领域。将露天矿轨迹区域进行区域样本划分，再对区域样本进行网格划分；利用网格内轨迹数据生成每个网格的多轨迹特征表示，得到区域网格轨迹特征图；构建包含残差编码器网络、双路图卷积网络和解码器网络的道路中心线预测模型，利用区域网格轨迹特征图生成道路中心线概率图；将道路中心线概率图转换成道路中心线图，拼接所有预测的道路中心线图生成露天矿初始路网，并通过连接断裂的道路边缘去细化初始路网的拓扑结构，最终得到露天矿路网。优点：本发明能够提取丰富的轨迹特征，增强对道路的描述；提高空间信息和通道信息的关系感知；提高路网拓扑结构的完整性和连续性。

本发明授权一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路图卷积网络的露天矿路网生成方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1：将露天矿轨迹区域划分为个区域样本，每个样本再划为大小的网格；利用网格内轨迹数据生成每个网格的多轨迹特征表示； 步骤2：对步骤1多轨迹特征中的轨迹出入流关联特征，先用一个嵌入单元处理；然后和其他轨迹特征做Concatenate方式的特征融合；得到每个区域样本的区域网格特征图；最后输入到特征编码模块提取区域网格特征图的深度特征； 步骤3：将深度特征输入到全局上下文信息捕获模块处理，得到深度上下文特征； 步骤4：设计道路中心线预测模块，对步骤3中得到的深度上下文特征执行上采样处理和分类处理，得到预测的道路中心线概率图； 步骤5：设计复合损失函数训练，由步骤2、步骤3和步骤4搭建的道路中心线预测模型，得到最优的模型参数； 步骤6：收集露天矿卡车实际轨迹数据，将其经步骤1处理后输入到基于步骤5得到的道路中心线预测模型中，得到露天矿轨迹区域所有预测的道路中心线概率图；然后，利用道路中心线概率图生成道路中心线图，拼接所有的道路中心线图形成初始路网；最后，利用拓扑连接模块对初始路网中断裂的道路边缘进行有效连接，形成最终的露天矿路网； 所述全局上下文信息捕获模块由双路图卷积网络实现，该双路图卷积网络利用步骤2得到的深度特征，分别计算其空间邻接矩阵和通道邻接矩阵，之后分别用于执行空间感知图卷积推理和通道感知图卷积推理，得到对应的特征和，用于和深度特征进行融合，得到深度上下文特征；具体包括以下子步骤： 步骤3A：空间邻接矩阵的计算方式： ； 其中，，为两个线性变换函数，表示Softmax归一化函数，表示将输入张量reshape为矩阵，是一个矩阵相乘运算，T表示矩阵的转置； 步骤3B：空间感知图卷积推理具体步骤为：首先，对深度特征经过卷积层、reshape变换和转置变换连续处理后得到；之后和做矩阵相乘运算，将矩阵相乘结果再乘以一个可训练的权重矩阵执行隐藏层到输出层的操作，得到空间感知图卷积的输出特征，计算方式如下： ； 步骤3C：通道邻接矩阵的生成方式具体为：首先通过一个线性变换函数减少输入的深度特征X的维度，并对做reshape变换后得到矩阵；为了将X投影到通道交互空间中；再使用一个线性变换函数并结合reshape操作对X进行处理，得到投影矩阵；将其与矩阵相乘后得到将X投影到通道交互空间中的新特征；计算方式如下： ； 生成的新特征表示为有个节点，每个节点的维度为；可通过构建一个连通图，得到通道邻接矩阵； 步骤3D：通道感知图卷积推理具体步骤为：基于步骤3C得到的通道邻接矩阵，将其设计为，以执行拉普拉斯平滑聚合临近节点的特征；之后分别与和做矩阵乘法得到输出特征；计算方式如下： ； 其中，表示特定层可训练边的权重矩阵，表示单位矩阵； 步骤3E：将空间感知图卷积输出特征、通道感知图卷积输出特征和深度特征进行融合得到深度上下文特征；计算方式如下： ； ； ； 其中，和是将输入特征的通道维度恢复为D维的函数，表示逐点求和操作； 分别表示深度特征的高，宽和通道数。

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