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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于生成式标签的平行道路智能识别方法及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：CN119785302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411842066.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于生成式标签的平行道路智能识别方法及系统是由钱海忠;黄哲琨;蔡中祥;谢丽敏;王骁;王迪;牛心雨;亓宇阳;李博;崔龙飞;陈月;毛威设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式标签的平行道路智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及路网数据处理技术领域，特别涉及一种基于生成式标签的平行道路智能识别方法及系统，通过提取目标区域道路网特征；将目标区域道路网特征输入至预训练的平行道路识别模型，利用平行道路识别模型获取目标区域道路网的平行道路，所述平行道路识别模型基于训练数据并采用半监督方法进行模型训练，所述训练数据中依据预设规则为道路样本数据集自动生成标签。本发明结合路网几何特征和语义特征提升模型对平行道路识别准确率，利用生成式标签自动生成训练数据，降低人工成本，提高数据处理的效率，减少对人工标注数据的依赖，不仅能提升平行道路识别效率和准确性，还能够扩展到如城市功能区划分、交通流量预测等相关领域，具有较好的应用前景。

本发明授权基于生成式标签的平行道路智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式标签的平行道路智能识别方法，其特征在于，包含： 提取目标区域道路网特征，包含：将目标区域道路网转化为由道路网眼组成的图结构，并提取多维度道路网特征，所述道路网眼表示由路段围成的闭合区域，所述多维度道路网特征包括用于描述道路网眼几何形态的几何特征和用于描述道路网眼内部兴趣点分布的语义特征； 将目标区域道路网特征输入至预训练的平行道路识别模型，利用平行道路识别模型获取目标区域道路网的平行道路，所述平行道路识别模型基于训练数据并采用半监督方法进行模型训练，所述训练数据中依据预设规则为道路样本数据集自动生成标签； 所述基于训练数据并采用半监督方法进行模型训练，包含： 获取道路样本数据集，将道路样本数据集中道路网转化为由道路网眼组成的图结构，从几何维度和语义维度提取道路网特征，所述道路网特征包括用于描述道路网眼几何形态的几何特征和用于描述道路网眼内部兴趣点分布的语义特征； 依据预设规则为道路样本数据集中的道路网自动生成平行道路标签或非平行道路标签，并生成训练数据，所述预设规则为道路建设标准和道路建设领域知识； 基于训练数据并利用半监督学习法对平行道路识别模型进行训练； 所述平行道路识别模型基于拓扑自适应图神经网络构建，并利用交叉熵损失函数对模型进行训练； 所述平行道路识别模型包括：输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层包含3个拓扑自适应图神经网络卷积层和1个全连接层，以将输入的道路网图结构特征编码为特征向量并生成特征分类概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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