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龙图腾网获悉西安星讯智能通信科技有限公司申请的专利基于机器学习的图纸智能识别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：CN120148063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510607165.3，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权基于机器学习的图纸智能识别方法是由冯兴龙;卢宇森;陈苏平;祖瑾伟;张亚飞;刘幸;付朋伟;冯朝阳设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的图纸智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地形数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于机器学习的图纸智能识别方法，方法包括：通过预先训练的MaskR‑CNN模型提取每个分割掩码对应的骨架以及骨架端点；根据骨架上骨架端点分支中的像素点曲率、分支距离以及骨架长度确定该骨架端点的可靠度；确定骨架端点中的真实端点；根据真实端点与其他真实端点之间的距离和类别确定真实端点的近邻端点，根据真实端点与其各近邻端点之间的方向向量余弦相似度、欧氏距离，确定真实端点与其各近邻端点的可连接度；将可连接度最大值大于连接阈值的真实端点和近邻端点连接，得到地形要素的完整骨架，以实现图纸的智能识别，有效地提高了图纸智能识别的准确性。

本发明授权基于机器学习的图纸智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的图纸智能识别方法，其特征在于，包括： 通过预先训练的MaskR-CNN模型获取地形图中各地形要素的类别以及分割掩码，提取每个分割掩码对应的骨架以及骨架端点； 获取骨架端点到该骨架端点所处骨架上最近分支点之间的所有像素点以及所有像素点数量，分别作为该骨架端点的分支和分支距离； 根据骨架上骨架端点分支中的像素点曲率、分支距离以及骨架长度确定该骨架端点的可靠度，包括： 计算第i个骨架的第j个骨架端点的可靠度： ； 为第i个骨架的第j个骨架端点分支中所有像素点的曲率和值，为所有骨架上所有骨架端点分支中所有像素点的曲率和值最大值，为第i个骨架的第j个骨架端点的分支粗糙度，为所有骨架的长度均值，为第i个骨架的第j个骨架端点的分支距离，为以e为底的指数函数，为取正值函数； 响应于骨架端点的可靠度与可靠阈值的比较结果确定骨架端点中的真实端点； 根据真实端点与其他真实端点之间的距离和类别确定真实端点的近邻端点，根据真实端点与其各近邻端点之间的方向向量余弦相似度、欧氏距离，确定真实端点与其各近邻端点的可连接度，包括： 计算第i个骨架的第个真实端点与其第个近邻端点的可连接度： ； 、分别为第i个骨架的第个真实端点与其第个近邻端点之间的方向向量余弦相似度、欧氏距离，为第i个骨架的第个真实端点的分支粗糙度，为第i个骨架的第个真实端点的第个近邻端点的分支粗糙度，为绝对值符号，为取最大值函数； 将可连接度最大值大于连接阈值的真实端点和近邻端点连接，得到地形要素的完整骨架，以实现图纸的智能识别。

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