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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量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：CN120107685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510234418.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量分析方法是由荣玥芳;胡越;林浩曦;贾梦圆;严鑫;宋健;郭思维;张浩然;陈云谦;姜吉佳;马争;刘鑫鑫;王梓霖;梁晓航;郭书含设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量分析方法，涉及图像要素识别技术领域，方法包括:从选定的城市高强度片区的观测点获取街景全景图；基于视觉检测技术，获取所述街景全景图的浅层特征，基于深度学习模型获取街景全景图的深层特征；基于拓扑分析，将各个所述浅层特征和深层特征与设定的逻辑规则进行配准构建拓扑图；将所述所述拓扑图输入进预先训练好的分类模型中，最终输出所述街景图像中每个空间要素的分类结果以及其空间分布图。本发明通过同时利用图像的浅层特征和深层特征，实现了多维度的特征融合，不仅提升了分类的准确性，还增强了对复杂场景中多类别要素的适应能力。

本发明授权基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量分析方法在权利要求书中公布了：1.基于图像数据的城市高强度片区空间要素定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 从选定的城市高强度片区的观测点，获取其街景全景图； 基于边缘检测、颜色分析以及纹理分析，对所述街景全景图进行浅层特征提取，结合预定义的浅层特征模板，初步识别街景全景图中的空间要素； 针对初步识别出的每个所述空间要素，通过深度学习模型获取其深层特征；其中，所述深层特征包括每个空间要素的几何形状、空间位置，以及不同空间要素之间的语义关联关系； 基于拓扑分析，构建空间要素之间的拓扑图，其中，拓扑图的每个节点表示初步识别的每个空间要素，并每个所述节点携带其浅层特征和深层特征，节点的边表示空间要素之间的所述语义关联关系，通过预设的逻辑规则优化所述拓扑图的结构；所述预设的逻辑规则包括：基于初步识别出的所述空间要素的几何形状和空间位置，以及不同空间要素之间的相对距离来调整边的权重值；其中，计算不同空间要素之间的投影距离，设置距离阈值，按比例调整权重；根据不同空间要素之间的语义关联关系调整边的权重值；其中，若两个空间要素在真实场景中存在功能性关联，则增大权重，若两个空间要素无功能性关联，则删除两个空间要素所表征的节点的边； 将构建的所述拓扑图输入进预先训练好的分类模型中，所述分类模型根据节点特征与拓扑结构输出街景全景图中每个空间要素的分类结果以及其空间分布图。

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