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龙图腾网获悉武汉大势智慧科技有限公司申请的专利基于深度学习的植被地物模型重建方法与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：CN115861532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211519312.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的植被地物模型重建方法与系统是由杨冲设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的植被地物模型重建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于测绘技术领域，本发明提供了一种基于深度学习的植被地物模型重建方法。所述方法采用深度学习的方法对倾斜影像以及目标场景中的植被区域进行识别，并将识别的结果应用于后续的多视影像三维重建的流程中，以达到提高重建植被地物模型效率的目的，并且提高了三维场景的可视化效率。

本发明授权基于深度学习的植被地物模型重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的植被地物模型重建方法，其特征在于，所述方法包含： 对倾斜影像中的植被地物利用深度学习的方法进行识别，并根据影像识别结果获得重建场景中的植被地物区域的识别结果； 对所述植被地物区域的识别结果利用融合地物分类的影像筛选方法进行影像筛选，获得筛选后的影像； 对所述筛选后的影像进行密集匹配，获得重建场景的密集点云数据，并对所述密集点云数据利用抽稀重采样的方法进行处理，获得采样后的密集点云； 对所述采样后的密集点云利用三角网格的方法进行构建，获得目标场景的三维表面网格，将所述三维表面网格进行不同策略的简化处理，获得简化后的三维表面网格模型，根据所述简化后的三维表面网格模型进行纹理映射以得到最终的目标场景的三维模型； 所述对倾斜影像中的植被地物利用深度学习的方法进行识别，并根据影像识别结果获得重建场景中的植被地物区域的识别结果，包含： 利用深度学习中的UNet网络，对所述倾斜影像中的植被地物进行像素级别的语义分割，确定所述倾斜影像中的植被地物区域； 根据空间三角测量，将所述重建场景中的每个三维连接点分别投影到其所有的观测影像上，获得每个三维连接点所对应的观测影像信息； 根据所述每个三维连接点所对应的观测影像信息，确定所述三维连接点的地物类别，获得所述重建场景中的植被地物区域的识别结果； 所述对所述植被地物区域的识别结果利用融合地物分类的影像筛选方法进行影像筛选，获得筛选后的影像，包含： 利用所述每个三维连接点所对应的观测影像信息，获得所述重建场景中候选可视观测影像集合； 采用贪婪法从候选可视观测影像集合中选取相同数量的影像，作为所述筛选后的影像； 所述利用所述每个三维连接点所对应的观测影像信息，获得所述重建场景中候选可视观测影像集合，包含： 根据所述重建场景的三维空间外包盒范围，按照预设间距，将所述重建场景划分成预设个数的空间小立方体； 根据所述三维连接点的三维空间坐标，统计每个立方体中所落入的所述三维连接点的点集合； 根据所述点集合中每个三维连接点所对应的观测影像信息，统计出每个立方体的候选可视观测影像集合； 所述采用贪婪法从候选可视观测影像集合中选取相同数量的影像，作为所述筛选后的影像，包含： 利用所述点集合中每个三维连接点所对应的观测影像信息，采用投票的方法，统计所述立方体的候选可视观测影像集合中每张可视影像的分数； 根据所述立方体的候选可视观测影像集合中影像的预设数量以及预设公式，设置所述立方体中可选取的影像数量上限，其中所述预设公式为： 根据所述立方体的候选可视观测影像集合中每张可视影像的分数，筛选出当前可选取的影像数量未超过各自所述影像数量上限的立方体； 统计出已筛选的影像数量未超过各自影像数量上限的立方体中每张可视影像的分数最大的影像，作为当前最佳的影像，并将所述最佳的影像设置为选中的影像； 将所有所述候选可视观测影像集合中包含所述最佳的影像的立方体所选中的影像数量加1，并将所述最佳的影像从所述立方体的候选可视观测影像集合中删除； 重复执行：将所有所述候选可视观测影像集合中包含所述最佳的影像的立方体所选中的影像数量加1，并将所述最佳的影像从所述立方体的候选可视观测影像集合中删除，直至每个立方体所选中的影像数量都达到其设定的最大所述影像数量上限，并输出所有选中的影像作为所述筛选后的影像。

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