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龙图腾网获悉中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司;长沙理工大学申请的专利识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质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：CN116524531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310016428.4，技术领域涉及：G06V30/422；该发明授权识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质是由房晓亮;邱泽航;张云菲;童纯清;卢毓伟设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质，所述训练方法包括从城市道路网数据中选取道路网，并对所述道路网中的每个网眼样本进行网格标注或非网格标注；对所述道路网中的道路进行化简，得到化简后的道路网；计算化简后的道路网中每个网眼样本的正交指标；基于所述网眼样本的正交指标，定义并计算每个所述网眼样本用于网格模式识别的特征参量，得到每个所述网眼样本的特征向量；构建模式识别模型，以每个所述网眼样本的特征向量为输入向量，以对应的标注为输出向量，对所述模式识别模型进行训练。本发明能够克服以往基于规则推理与统计分析的识别方法难以与人为判别结果相一致的局限性。

本发明授权识别模型训练方法、识别方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种道路网网格模式识别模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤： 从城市道路网数据中选取道路网，并对所述道路网中的每个网眼样本进行网格标注或非网格标注； 对所述道路网中的道路进行化简，得到化简后的道路网； 计算化简后的道路网中每个网眼样本的正交指标； 基于所述网眼样本的正交指标，定义并计算每个所述网眼样本用于网格模式识别的特征参量，得到每个所述网眼样本的特征向量； 构建模式识别模型，以每个所述网眼样本的特征向量为输入向量，以对应的标注为输出向量，对所述模式识别模型进行训练； 其中，所述网眼样本的正交指标的具体计算过程为： 步骤2.1：利用归一化函数将所述网眼样本的每个内角均映射到0～1范围内，所述归一化函数的具体表达式为： 其中，αk'为第k个内角的映射值，αk为映射前的第k个内角，Φ、θ分别为归一化函数fαk的参数； 步骤2.2：根据化简前、后网眼样本边长的变化，对每个映射值αk'设置惩罚因子； 步骤2.3：根据所述惩罚因子与归一化函数fαk计算所述网眼样本的正交指标，具体计算公式为： 其中，OI为网眼样本的正交指标，wk为映射值αk'对应的惩罚因子，m1为小于135°的内角αk的数量，m为大于等于135°的内角α的数量，sum为对大括号内的两个部分求和。

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电建集团中南勘测设计研究院有限公司;长沙理工大学，其通讯地址为：410014 湖南省长沙市雨花区香樟东路16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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