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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院;同济大学申请的专利基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地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：CN121415270B 。

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：202512004446.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地识别方法是由吕迪;赵鹏军;陈晨设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地识别方法，包括：将待识别区域中各兴趣点的文本信息分别转化为兴趣点特征；基于各兴趣点特征以及待识别区域的遥感影像中的各分割地块，构建待识别语义特征图；将待识别区域的遥感影像与待识别语义特征图输入至连片工业用地识别模型，得到初始连片工业用地识别图；该模型是基于样本连片工业用地的遥感影像、语义特征图以及栅格标签，对U‑Net模型进行训练得到的；每一样本连片工业用地包含不同季节的遥感影像；对初始连片工业用地识别图进行核密度统计、语义相似度验证和几何化简等后处理，得到目标连片工业用地识别图。本申请显著提高连片工业用地识别的效率。

本发明授权基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和多源数据融合的连片工业用地识别方法，其特征在于，包括： 将待识别区域中各兴趣点的文本信息分别转化为兴趣点特征； 基于各所述兴趣点特征以及所述待识别区域的遥感影像中的各分割地块，构建待识别语义特征图； 将所述待识别区域的遥感影像与所述待识别语义特征图输入至连片工业用地识别模型，得到所述连片工业用地识别模型输出的初始连片工业用地识别图；所述连片工业用地识别模型是基于样本连片工业用地的样本遥感影像、样本语义特征图以及栅格标签，对U型网络U-Net模型进行训练得到的；每一所述样本连片工业用地包含在多个不同季节采集的样本遥感影像； 对所述初始连片工业用地识别图进行后处理，得到目标连片工业用地识别图；所述后处理包括核密度统计、语义相似度验证和几何化简； 所述对所述初始连片工业用地识别图进行后处理，得到目标连片工业用地识别图，包括： 基于所述初始连片工业用地识别图中各连片工业用地图斑内各建筑物的质心点进行核密度分析，形成所述待识别区域的工业建筑热力图； 针对每一所述连片工业用地图斑，分别确定其中各兴趣点特征与预设目标概念文本之间的平均语义相似度； 基于所述工业建筑热力图与各所述平均语义相似度，在所述初始连片工业用地识别图中进行连片工业用地图斑剔除，得到中间连片工业用地识别图； 对所述中间连片工业用地识别图中的各所述连片工业用地图斑进行边界化简，得到目标连片工业用地识别图。

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北京大学深圳研究生院;同济大学，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城北大园区H栋208室；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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