北京市测绘设计研究院栾文博获国家专利权
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龙图腾网获悉北京市测绘设计研究院申请的专利一种基于深度图和深度学习的屋顶样式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：CN118053039B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202410293631.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度图和深度学习的屋顶样式识别方法是由栾文博;王凯松;柯继昌;李雷;刘光;李晓亮;刘鹏;易致礼;闫宁;刘延松设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度图和深度学习的屋顶样式识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于深度图和深度学习的屋顶样式识别方法，所述识别方法包括：训练建筑屋顶样式类型识别深度学习模型；根据所述建筑屋顶样式类型识别深度学习模型进行建筑屋顶样式类型识别。在基于深度图的深度学习建筑屋顶样式识别中，使用随机旋转技术增强模型稳定性和准确性。
本发明授权一种基于深度图和深度学习的屋顶样式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度图和深度学习的屋顶样式识别方法，其特征在于，所述识别方法包括： 训练建筑屋顶样式类型识别深度学习模型，包括： 准备训练区每个建筑矢量范围和训练区域内模型数据，作为基础的输入数据； 对于每个建筑：根据每个建筑的矢量范围，计算外接矩形，根据所述外接矩形基于所述模型数据，获取包含建筑屋顶结构的深度图和正射图，通过遍历操作重复步骤，制作所述训练区的训练数据，包括： 在三维场景中，加载三维数据，根据所述外接矩形，设置三维场景中的虚拟相机，所述虚拟相机的主光轴方向为三维场景的-Z方向，所述虚拟相机的视口和外接矩形一致，对所述三维场景进行渲染，并获取所述虚拟相机的深度缓存，进行归一化后，获得深度图； 获取所述虚拟相机的颜色信息，获得正射图； 制定屋顶样式类型分类与目视判断标准； 基于训练数据，构建建筑屋顶样式类型识别训练数据集； 利用深度学习库，构建建筑屋顶样式类型识别深度学习模型； 利用所述建筑屋顶样式类型识别训练数据集来训练优化所述建筑屋顶样式类型识别深度学习模型； 根据所述建筑屋顶样式类型识别深度学习模型进行建筑屋顶样式类型识别。
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