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龙图腾网获悉天津市勘察设计院集团有限公司申请的专利基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除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：CN116309680B 。

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：202310154695.8，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法是由刘艳飞;丁乐乐;王珍;邢炜光;朱大勇;魏麟;张涛;潘宇明;王震;孟凡效设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法，主要包括三个部分，即数据预处理、车辆提取、车辆去除三个部分。本发明有益效果：提供了一种基于深度卷积神经网络的倾斜三维模型车辆去除算法；针对倾斜三维模型中车辆运动导致的车辆变形问题，本发明提出基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法，首先利用深度车辆检测网络YOLOX对三维模型中的车辆进行检测，定位车辆的位置，然后利用深度图像修复算法对车辆进行擦除，自动填充道路纹理。相较于基于Photoshop的手工车辆去除算法，本发明提出的方法可以有效的提高作业效率；本发明是一种端到端的倾斜三维模型车辆去除算法，无需人工干预。

本发明授权基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的倾斜三维模型车辆去除方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、训练数据预处理； S2、利用预处理后的训练数据进行训练深度车辆检测网络YOLOX； S3、利用深度车辆检测网络YOLOX对车辆进行定位，然后基于深度图像修复算法LAMA对车辆去除； 在步骤S1中的训练数据预处理，包括以下步骤： S11、将大幅的三维纹理影像切割成640×640大小影像，得到小幅影像； S12、计算小幅影像的均值和方差，对小幅影像进行归一化； S13、随机选取部分小幅影像作为训练集，记为TrainData，在TrainData中选择部分小幅影像进行车辆标注，记为AnnoImg，TrainData中剩余部分小幅影像作为用于自动化标注，记为UannoImg； 在步骤S3中的利用深度车辆检测网络YOLOX对车辆进行定位，然后基于深度图像修复算法LAMA对车辆去除，包括以下步骤： S31、对大幅待推断三维纹理影像切割成640×640大小影像，得到小幅三维纹理影像； S32、利用深度车辆检测网络YOLOX对切割后的小幅三维纹理影像进行车辆检测，得到车辆目标检测框，车辆目标检测框标记为CarBoundingBox； S33、生成一个与小幅三维纹理影像相同大小的单通道影像，单通道影像标记为mask； S34、根据CarBoundingBox，对mask进行标记，得到Dmask，在Dmask中，包括车辆的区域赋值255，其他区域位置赋值为0； S35、将Dmask和小幅三维纹理影像进行相乘得到带有车辆位置标记的彩色影像mask，输入到深度图像修复网络LAMA，进行车辆擦除和纹理填充，得到去除车辆目标后的小幅三维纹理影像； S36、将步骤S35得到的去除车辆目标后的小幅三维纹理影像进行合并，合成一张完整的不含车辆的大幅三维纹理影像。

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