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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司申请的专利面向铁路场景的实景三维轻量化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：CN120374887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510864941.8，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权面向铁路场景的实景三维轻量化方法是由王凯;高文峰;邓继伟;赵海;张冠军;刘成;冯耀;展润青;李文魁;陈志刚;马帅;聂虎啸;王建强设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向铁路场景的实景三维轻量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向铁路场景的实景三维轻量化方法，包括：利用无人倾斜摄影获取包含铁路主体预设区域内的实景三维影像数据；进行预处理；将DOM数据输入训练后的深度学习分类模型，进行地物类别分割和语义化处理，得到不同类别、不同区块的单体化模型数据；对各类型单体模型数据进行分区压缩；按照不同的类别分区构建基于八叉树的动态LOD系统；依据建立的动态LOD系统，采用空间索引树为每个分块生成唯一标识符，建立R树空间索引，采用多分辨率模型融合处理相邻区块接缝，对分块数据进行合并优化。本申请实现了铁路实景三维模型的高效轻量化，提高数据处理和应用的效率，为铁路工程的数字化转型提供有力支持。

本发明授权面向铁路场景的实景三维轻量化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向铁路场景的实景三维轻量化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用无人倾斜摄影获取包含铁路主体预设区域内的实景三维影像数据； S2、对获取的实景三维数据影像数据进行预处理，剔除噪音数据； S3、对预处理后的三维数据影像数据进行格式转换获得DOM数据，将DOM数据输入训练后的深度学习分类模型，进行地物类别分割和语义化处理，得到不同类别、不同区块的单体化模型数据； S4、按照按照分类动态获取的权重，对各类型单体模型数据进行分区压缩；按照如下公式计算每类对象的最终权重Wfinal； ； 其中，Wstatic为静态权重、Fdensity为面片密度因子，Fcomplexity为几何复杂度因子，根据类型不同对每一种类别分别进行几何压缩和纹理压缩；所述几何压缩采用顶点折叠法计算折叠后新的顶点的原始代价是否满足误差阈值，所述误差阈值根据分类动态获取的权重进行计算：L；L为包围盒对角线的长度；Wfinal为最终权重； 面片密度因子Fdensity采用如下公式计算： 其中， Nclass 为当前类别的面片数， Ntotal 为总面片数，阈值设为30%； 几何复杂度因子Fcomplexity采用如下公式计算： 为局部高斯曲率的标准差，为均值； S5、按照不同的类别分区构建基于八叉树的动态LOD系统； S6、依据建立的动态LOD系统，采用空间索引树为每个分块生成唯一标识符，建立R树空间索引，采用多分辨率模型融合处理相邻区块接缝，对分块数据进行合并优化。

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