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龙图腾网获悉兰州市勘察测绘研究院申请的专利一种实景三维城市中门牌号自动赋值的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：CN115482348B 。

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：202211225438.0，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权一种实景三维城市中门牌号自动赋值的方法是由王勇军;张剑峰;王鹏;薛道义;梁晓鹤;张勇;李其顺;雒建艳;康永泰;曾成强;张清彦设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实景三维城市中门牌号自动赋值的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实景三维城市中门牌号自动赋值的方法，该方法包括以下步骤：S1、通过移动终端获取建筑的近景照片、远景照片及位置信息；S2、利用基于深度学习的门牌号识别模型提取所述近景照片中门牌号；S3、将所述位置信息与三维城市模型进行匹配，确定对应的目标建筑；S4、将所述目标建筑的外立面图像与所述远景照片进行纹理匹配；S5、根据匹配结果确认是否将所述门牌号对所述目标建筑自动赋值。通过构建基于智能移动终端的门牌号采集系统，可在对门牌号拍照时，自动记录拍照地点的位置信息，实现一键、批量、自动完成门牌号字符识别，并对识别的门牌号进行了二次校验，保证了识别的门牌号的可靠性，实现自动赋值。

本发明授权一种实景三维城市中门牌号自动赋值的方法在权利要求书中公布了：1.一种实景三维城市中门牌号自动赋值的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、通过移动终端获取建筑的近景照片、远景照片及位置信息，其中将计次器T设置为0；步骤S1包括如下子步骤：S11、使用移动终端在建筑正前方拍摄仅含有单个门牌号的近景照片； S12、获取并保存所述近景照片拍摄位置的经纬度； S13、获取并保存所述近景照片拍摄时的朝向，记作真方位角； S14、拍摄最大程度覆盖所述建筑外立面的远景照片； 其中，所述位置信息包括经纬度与真方位角； S2、利用基于深度学习的门牌号识别模型提取所述近景照片中门牌号； S3、将所述位置信息与三维城市模型进行匹配，确定对应的目标建筑； S4、将所述目标建筑的外立面图像与所述远景照片进行纹理匹配；步骤S4包括以下步骤： S41、获取三维城市模型中所述目标建筑的外立面图像； S42、将所述外立面图像与所述远景图像均进行灰度处理，并统一两者的灰度级与图像尺寸，分别得到外立面灰度图像与远景灰度图像； S43、利用离散傅里叶变换将所述外立面灰度图像与所述远景灰度图像均分解为频域组件； S44、分别计算所述外立面灰度图像与所述远景灰度图像的灰度共生矩阵，并计算两者各自的特征值；其中，步骤S44包括如下子步骤： S441、所述外立面灰度图像与所述远景灰度图像的频域组件包括若干频谱图，每个所述频谱图均选取四个方向构建共生矩阵； S442、分别计算每个所述频谱图内每个共生矩阵的纹理参数； S443、计算所有所述频谱图同一方向、同一纹理参数的平均值代表所述频谱组件四个方向的灰度共生矩阵，并作为所述外立面灰度图像与所述远景灰度图像两者的特征值； S45、利用欧式距离计算所述外立面灰度图像的特征值与所述远景灰度图像的特征值之间的相似度； S46、将所述外立面灰度图像与所述远景灰度图像之间的相似度值与预设阈值进行对比得到纹理匹配结果； S5、根据匹配结果确认是否将所述门牌号对所述目标建筑自动赋值，其中包括以下步骤： S51、若匹配成功，将所述门牌号与所述目标建筑周边的建筑的门牌号进行标准校验，当校验成功后，则将所述门牌号自动添加至所述目标建筑属性列表；若校验不成功，则人工进行检查并核实最终的门牌号，并将核实后的门牌号自动添加至所述目标建筑属性列表； S52、若匹配失败，计次器T＝T+1，当T3时，返回步骤S2；当T＝3时，则通过人工进行检查，手动进行门牌号赋值，并将所述门牌号自动添加至所述目标建筑属性列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人兰州市勘察测绘研究院，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市城关区通渭路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。