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龙图腾网获悉中科山水(北京)科技信息有限公司申请的专利一种基于深度学习的地图资源识别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：CN120298825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510408130.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度学习的地图资源识别方法是由李仕冀;代杰;李晨璇;韩杰;陈斌设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地图资源识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的地图资源识别方法，包括采集地图资源图像样本，并对所述地图资源图像样本进行标注，以形成地图图像数据集；基于设定的模型训练参数，从所述地图图像数据集中分批次获取训练样本；对分批次获取的训练样本进行数据增强，以生成分批次的增强训练样本；基于分批次的所述增强训练样本，对构建的深度学习模型进行训练，直至训练结束得到地图资源识别模型；获取待识别地图资源图像，并输入到所述地图资源识别模型进行地图资源检测和识别。本申请中的技术方案，该方法在准确性、对数据的依赖程度以及对复杂场景的适应能力上均实现显著改进，高效解决了现有地图资源识别方法存在的技术难题。

本发明授权一种基于深度学习的地图资源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地图资源识别方法，其特征在于，包括： 采集地图资源图像样本，并对所述地图资源图像样本进行标注，以形成地图图像数据集； 基于设定的模型训练参数，从所述地图图像数据集中分批次获取训练样本； 对分批次获取的训练样本进行数据增强，以生成分批次的增强训练样本； 基于主干编码器模块中的五级下采样结构层对分批次的所述增强训练样本进行多尺度特征提取得到五级多尺度特征图； 基于空间-通道双维度注意力门控模块对所述五级多尺度特征图进行空间注意力和通道注意力计算，以对所述五级多尺度特征图加权处理得到加权后特征图； 基于双线性差值解码器模块，对所述加权后特征图基于双线性插值进行上采样，得到上采样特征图，并对所述上采样特征图进行注意力调制，以生成差值特征图； 基于输出层，对所述差值特征图进行目标类别映射，得到类别概率特征图，以基于所述类别概率特征图，对构建的深度学习模型进行训练，直至训练结束得到地图资源识别模型； 获取待识别地图资源图像，并输入到所述地图资源识别模型进行地图资源检测和识别。

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