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龙图腾网获悉华南理工大学;广州大斧文化科技有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位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：CN115937680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211588172.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位方法是由陶金;冯惠城;叶昭怡;李庚;陈梓炫;李敏浩设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位方法，步骤如下：制作全类型围龙屋建筑遥感影像的训练集和验证集，包含3类形态微差的围龙屋影像，以及破损倒塌的围龙屋影像；使用上述训练集和验证集，在预训练权重模型YOLOv5x的基础上，训练得到优化的围龙屋识别模型；将带有地理空间信息的待识别影像集输入模型，得到识别结果；根据影像地理空间信息，将识别出的标签框中心点的归一化数值转化为真实投影坐标信息；进行数据集去重；通过地理信息处理软件加载中心点坐标，得到围龙屋识别结果及其可视化分布。本方法可用于大区域范围内各种类型、各种状态的围龙屋建筑的快速、准确检测，识别结果可作为围龙屋地面普查的潜在对象。

本发明授权一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的围龙屋建筑地理空间定位方法，其特征在于，所述定位方法包括如下步骤： S1、图源选择：以天地图公开的卫星遥感影像为基本图源，下载待识别区域遥感影像；待识别区域遥感影像的影像分辨率d最低要求为1mpx，影像格式应为带地理空间信息的geotiff，其中，px代表像素；根据天地图遥感影像瓦片层级对应的分辨率，应选择大于等于18级的影像数据； S2、图像裁切：对下载的图像进行裁剪，形成待识别影像集D；影像裁切的大小为640px*640px，其中，px代表像素； S3、制作训练集和验证集：在待识别影像集D中，选择并标注包含围龙屋建筑的影像，形成训练集T和验证集Y，其中，所述训练集T和验证集Y中均包含两种目标类型，第1类标记为WLW，对应3种形态微差的围龙屋类型，即WLW_A,WLW_B,WLW_C；第2类标记为WLW_D，对应处于破损和倒塌状态的围龙屋； S4、训练识别模型：使用上一个步骤制作的训练集T，在YOLOv5x预训练权重模型的基础上进行训练，在验证集Y上进行验证，获取围龙屋识别模型WLW_BEST.pt； S5、围龙屋识别：将待识别影像集D中的图片，输入围龙屋识别模型WLW_BEST.pt中进行识别，通过计算得到每一张影像中的围龙屋识别结果，记为r； S6、计算识别结果标签框中心点的真实地理坐标值：提取识别结果对象所在源遥感影像左上角和右下角的投影坐标值，并提取识别结果标签框中心点的归一值，计算识别结果标签框中心点的投影坐标值，结果统一存储在识别结果数据集R中； S7、数据点去重：对数据集R进行重复性检验，去除重复数据点并计算真实中心点数据； S8、数据可视化：将识别结果数据集R中的围龙屋中心点投影坐标数据，根据中心点的x轴投影坐标值center_x和y轴投影坐标值center_y，导入地理信息处理软件中，进行点要素的可视化处理，得到围龙屋建筑的空间分布图。

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