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龙图腾网获悉中国公路工程咨询集团有限公司;中咨数据有限公司申请的专利基于深度学习的1 : 2000地形图地物识别与提取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：CN119832418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411885643.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的1 : 2000地形图地物识别与提取方法是由赵晓峰;牟晓莉;董元帅;常金全;李潇屹设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的1 : 2000地形图地物识别与提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于深度学习的1:2000地形图地物识别与提取方法，涉及地理信息技术领域，包括：响应于用户端输入的圈定区域，获得1:2000地形图的第一地物符号；获得第一地物类型匹配结果；当第一地物类型匹配结果为空，获得第二地物类型匹配结果；当地物符号尺寸标识的最大尺寸大于或等于0.09cm，进行尺寸还原，获得地物实际尺寸；当地物符号尺寸标识的最大尺寸小于0.09cm，将地物实际尺寸标记为空；将第二地物类型匹配结果、地物实际尺寸和地物符号位置标识发送至用户端。本申请解决了现有地形图地物识别与提取的准确性和适应性不足的技术问题，达到了提升地形图地物识别与信息提取准确率和适用性的技术效果。

本发明授权基于深度学习的1 : 2000地形图地物识别与提取方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的1:2000地形图地物识别与提取方法，其特征在于，包括： 响应于用户端输入的圈定区域，获得1:2000地形图的第一地物符号，其中，所述第一地物符号具有地物符号尺寸标识与地物符号位置标识； 通过符号说明孪生网络，结合符号说明数据库对所述第一地物符号进行处理，获得第一地物类型匹配结果； 当所述第一地物类型匹配结果为空，结合地形图共享平台，对所述第一地物符号进行邻接符号分析，获得第二地物类型匹配结果； 当所述地物符号尺寸标识的最大尺寸大于或等于0.09cm，根据1:2000比例尺进行尺寸还原，获得地物实际尺寸； 当所述地物符号尺寸标识的最大尺寸小于0.09cm，将所述地物实际尺寸标记为空； 将所述第二地物类型匹配结果、所述地物实际尺寸和所述地物符号位置标识发送至所述用户端； 其中，响应于用户端输入的圈定区域，获得1:2000地形图的第一地物符号，包括： 根据所述圈定区域，对所述1:2000地形图进行分割，获得分割数字图像； 通过多层卷积符号检测模型，对所述分割数字图像进行语义分割，提取地物符号列表、地物符号尺寸标识列表与地物符号位置标识列表； 所述第一地物符号属于所述地物符号列表，所述地物符号尺寸标识属于所述地物符号尺寸标识列表，所述地物符号位置标识属于所述地物符号位置标识列表； 其中，所述多层卷积符号检测模型的构建步骤包括： 设定所述1:2000地形图的符号检测尺寸阈值，其中，所述符号检测尺寸阈值小于或等于0.33mm； 根据所述符号检测尺寸阈值，对特征金字塔拓扑进行初始化，获得若干个初始特征金字塔拓扑； 对所述若干个初始特征金字塔拓扑进行训练，获得若干个地物符号分割准确率，其中，地物符号分割准确率使用地物分割符号与地物预设监督符号的相似性表征； 当所述若干个地物符号分割准确率均小于或等于收敛准确率阈值，根据所述若干个地物符号分割准确率对所述若干个初始特征金字塔拓扑进行特征金字塔拓扑优化，获得大于所述收敛准确率阈值的特征金字塔目标拓扑； 当所述若干个地物符号分割准确率具有大于所述收敛准确率阈值时，将大于所述收敛准确率阈值的初始特征金字塔拓扑设为所述特征金字塔目标拓扑； 根据所述特征金字塔目标拓扑生成所述多层卷积符号检测模型。

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