中色蓝图科技股份有限公司张璐获国家专利权
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龙图腾网获悉中色蓝图科技股份有限公司申请的专利一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法和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：CN120411094B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510907000.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法和系统是由张璐;邹春花;郭超;耿阳;周馨鸿;许海涛;金昕;付书慧;张志华;刘俊良设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法和系统，通过获取目标场景的多光谱成像数据，构建实景三维模型；对多光谱成像数据进行优化处理，生成标准化输入数据，基于此，利用深度学习驱动的语义分割网络提取多光谱波段间的关联特征，结合实景三维模型的几何结构特征，生成像素级分割结果，并基于预设拓扑连续性规则进行校验，生成多光谱特征关联数据集，根据其中不同波段间的几何特征分割偏差与预设容差范围的对比结果，对实景三维模型进行质量检查，得到质量检查结果；本发明实现了对实景三维模型的精细化质量检查，有效识别并定位几何结构断裂或畸变的异常区域，提升了实景三维模型在复杂光照条件下的几何一致性和整体质量。
本发明授权一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合深度学习的实景三维模型质量检查方法，其特征在于，包括： 获取目标场景的多光谱成像数据，基于所述多光谱成像数据，构建实景三维模型； 对所述多光谱成像数据进行优化处理，生成标准化输入数据； 基于所述标准化输入数据，利用深度学习驱动的语义分割网络提取多光谱波段间的关联特征，结合所述实景三维模型的三角网格连接关系，生成像素级分割结果； 基于预设拓扑连续性规则，对所述像素级分割结果进行校验，生成多光谱特征关联数据集； 根据所述多光谱特征关联数据集中不同多光谱波段间的几何特征分割偏差与预设容差范围的对比结果，对所述实景三维模型进行质量检查，得到质量检查结果，所述质量检查结果包括几何结构断裂或几何结构畸变的异常区域。
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