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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法及系统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：CN117079131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311066837.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法及系统是由周聪惠;张诗宁;石纪新;李天骄;任雨豪;刘博雯;王艺璇;钱昱岑设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法及系统，涉及风景园林、城市规划与人工智能技术领域，包括以下步骤：接收目标绿色空间实景图像数据，其中，所述目标绿色空间实景图像数据通过确定目标绿色空间分布范围进行获取；将目标绿色空间实景图像输入至预先建立的绿色空间服务模块识别模型内，通过识别得出各张目标绿色空间实景图像内的绿色空间服务模块；对绿色空间服务模块进行统计，对统计后的绿色空间服务模块通过绿色空间单体层面和绿色空间组群层面两方面进行优化；本发明引入深度学习技术，通过输入绿色空间实景图像，可实现对各类型绿色空间服务模块快速、大规模的识别。

本发明授权基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的绿色空间服务模块识别与优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收目标绿色空间实景图像数据，其中，所述目标绿色空间实景图像数据通过确定目标绿色空间分布范围进行获取； 将目标绿色空间实景图像数据输入至预先建立的绿色空间服务模块识别模型内，通过识别得出各张目标绿色空间实景图像数据内的绿色空间服务模块； 所述绿色空间服务模块识别模型基于YOLOV5模型搭建，且使用绿色空间服务模块训练集内的训练样本进行训练； 所述绿色空间服务模块训练集通过构建绿色空间服务模块体系进行制作； 根据绿色空间服务模块体系，使用Labelimg工具，使用YOLO模式对目标绿色空间实景图像数据进行人工标注得到标注样本，汇总标注样本构建绿色空间服务模块训练集； 所述绿色空间服务模块识别模型基于YOLOV5模型搭建的过程如下： 基于YOLOV5模型搭建绿色空间服务模块识别模型，使用训练样本训练所搭建的绿色空间服务模块识别模型，并将测试集数据输入绿色空间服务模块识别模型，使用平均精度均值mAP检验输出的绿色空间服务模块识别模型识别精度是否达到要求，若达标则完成绿色空间服务模块识别模型的建构；若不达标，则通过增加样本数量、调整样本类型的方式，重新制作未达标类型的绿色空间服务模块训练集的训练样本，以此增加识别精度； 对绿色空间服务模块进行统计，对统计后的绿色空间服务模块通过绿色空间单体层面和绿色空间组群层面两方面进行优化。

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