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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于形态编码的建筑物模式识别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：CN119580086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411608265.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于形态编码的建筑物模式识别方法及系统是由孙群;李少梅;季晓林;郭文月;徐立;朱新铭;任柳男;张付兵设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形态编码的建筑物模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地图制作技术领域，特别涉及一种基于形态编码的建筑物模式识别方法及系统，基于矢量建筑物数据对建筑物及其相邻关系进行格网化描述，采用非均匀傅立叶变换对建筑物形态进行编码，通过空间形态编码网络对编码特征进行学习，获得建筑物的模式分类结果。本发明能够更好地捕捉建筑物的局部和全局特征，克服了传统二维影像识别方法在复杂建筑结构下的局限性，提高建筑物模式识别的准确性，可更有效地处理建筑物之间复杂的空间关系，即便在城市高密度区域，也能保持较高的识别性能，相较于基于高分辨率遥感影像的数据处理方法，计算复杂度显著降低，能够适应大规模城市建筑物的快速识别需求。

本发明授权基于形态编码的建筑物模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于形态编码的建筑物模式识别方法，其特征在于，包含： 获取开源的矢量建筑物数据，基于开源的矢量建筑物数据构建带有建筑物所属模式标签的建筑物模式识别样本数据集； 利用建筑物轮廓顶点三角网提取样本数据集中建筑物之间的空间邻近关系，基于空间邻近关系并利用二阶单纯形网格获取样本数据集中建筑物格网化空间特征和对应邻近建筑物格网化空间特征； 利用非均匀傅立叶变换对建筑物和邻近建筑物两者格网化空间特征进行空间形态编码，得到建筑物空间形态编码特征和邻近建筑物空间形态编码特征； 将建筑物和邻近建筑物两者的空间形态编码特征输入至建筑物空间形态编码模型，以利用样本数据集中建筑物空间形态编码特征和邻近建筑物空间形态编码特征对建筑物空间形态编码模型进行迭代训练，得到建筑物模式识别目标模型； 针对待识别矢量建筑物数据，利用建筑物模式识别目标模型识别对应矢量建筑物数据所属模式； 其中，建筑物空间形态编码模型包括用于利用邻近建筑物空间形态编码特征学习建筑物间关系特征的关系特征编码网络、用于利用建筑物空间形态编码特征和建筑物间关系特征来学习建筑物特征的建筑物特征编码网络和用于依据建筑物特征对建筑物模式进行预测识别的建筑物模式预测网络。

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中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。

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