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龙图腾网获悉中科星图数字地球合肥有限公司申请的专利一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备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：CN120472115B 。

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：202510496858.X，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备是由张燕龙;马状;魏彦铭;闫芳;杜家宽;何钰;王芷晓;孙晓辉设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备，其中方法包括：计算顶点法向量，构建三角面片拓扑关系；进行多条件平面区域判定，对满足条件的平面区域进行合并和拓扑优化处理；进行多方式检测，判断三角面片模型轮廓点，对非轮廓点进行K‑Means聚类，形成点集；对点集进行三角剖分，重构生成新的三角面片模型。本发明通过对三角面片模型计算优化，实现模型突兀区域的平滑处理，从而在模型优化后，模型异常点面突起减少，面片冗余减少，保持较佳的显示效果，模型的运行性能得到较大的提升，保证了实景三维渲染和演示的效果展示和流畅性。

本发明授权一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类算法实现的大规模场景减面优化方法，其特征在于，包括： S1、获取三角面片模型顶点坐标，计算顶点法向量，构建三角面片拓扑关系； S2、基于拓扑关系进行模型多条件平面区域判定，对满足不少于两个条件的平面区域进行合并和拓扑优化处理； S3.对处理后的三角面片模型进行多方式检测，依据检测结果综合判断三角面片模型轮廓点； 所述对处理后的三角面片模型进行多方式检测，包括：进行法向突变检测、曲率检测和边长比率检测； 其中，法向突变检测，公式表示为： θij＝arccosni·nj θij为邻域顶点的法向量ni之间的夹角，θij＞γ1时判定顶点为轮廓点，γ1为夹角阈值； 曲率检测，公式表示为： 其中，A为领域面积，θjk为领域角度，Ki＞γ2判定顶点为轮廓点，γ2为曲率阈值； 边长比率检测，公式表示为： 其中，邻域边长，R＞γ3判定顶点为轮廓点，γ3为比率阈值； 其中，依据法向突变检测、曲率检测和边长比率检测结果综合判断三角面片模型轮廓点； S4、对轮廓点进行保留，对非轮廓点进行K-Means聚类，轮廓点和聚类后的非轮廓点形成点集； S5、对点集进行三角剖分，重构生成新的三角面片模型。

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