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龙图腾网获悉松立控股集团股份有限公司申请的专利一种城市360度全景建筑物分割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：CN121330522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511891581.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种城市360度全景建筑物分割方法及系统是由刘寒松;裴爽;马晓龙;王培福;王永设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市360度全景建筑物分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，尤其涉及一种城市360度全景建筑物分割方法及系统，先获取建筑物图像数据集，再提取无畸变的建筑物特征，然后基于条件扩散模型生成与输入图像相匹配的建筑物图像，并基于解码器网络进行图像分割，最后将解码器网络输出的预测结果与真实的分割掩码进行比较，计算损失函数，并通过优化算法调整系统参数，得到训练好的全景建筑物分割模型后进行测试，以评估模型在真实全景场景下的分割效果和性能，不仅能够提高建筑物图像处理的精度和质量，还能够显著减少处理时间和成本，能适应多种复杂场景和图像类型，广泛应用于多种行业领域。

本发明授权一种城市360度全景建筑物分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市360度全景建筑物分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取建筑物图像数据集：获取360度全景建筑物图像数据集，数据集为Cityscapes、ADE20K或Matterport3D全景分割数据集； S2、提取无畸变的建筑物特征：使用Transformer网络提取建筑物图像的全局特征，并结合可变形卷积技术，对提取的建筑物全局特征进行几何结构调整，消除全景图像投影引起的畸变问题，获取无畸变的建筑物特征；具体过程为： S21、给定一个输入的360度全景建筑物图像，表示为一个矩阵形式的图像数据，其中H为图像高度，W为图像宽度，C为颜色通道数，将输入图像划分为多个不重叠的小块，每个小块被展平为向量并映射到高维空间，具体为：设定小块的大小为，则输入图像被划分为个小块，每个小块展平后的向量表示为，通过线性变换将这些向量映射到维度为D的特征空间：，其中，是线性变换矩阵，是偏置项，为序列长度，得到初始特征表示； S22、初始特征表示被输入到Transformer网络中进行处理，其中Transformer由多层自注意力机制和前馈神经网络堆叠而成，每一层Transformer的输出都经过可变形卷积处理，以调整其局部几何特征，具体为：对于Transformer的第L层，先将第L-1层的特征表示经过自注意力机制，计算出更新后的特征表示：；再将更新后的特征表示通过可变形卷积进行局部几何调整，对于每个位置，可变形卷积的输出表示为：，其中，是第层可变形卷积的卷积核权重，是卷积核的采样位置索引，为采样位置的数量；是标准卷积核的位置偏移；是第层DeformConv学习得到的偏移量，从而得到经过可变形卷积处理后的特征表示，然后将输入到前馈神经网络FFN进行进一步处理，得到第L层的输出：； S3、基于条件扩散模型生成图像：使用条件扩散模型对步骤S2得到的无畸变的建筑物特征进行噪声添加和反向推理生成，生成与输入图像相匹配的建筑物图像； S4、基于解码器网络进行图像分割：将步骤S3得到的建筑物图像通过步骤S2提取无畸变建筑物特征，输入解码器网络中进行精确分割； S5、损失计算与优化：将解码器网络输出的预测结果与真实的分割掩码进行比较，计算损失函数，并通过优化算法调整系统参数，得到训练好的全景建筑物分割模型； S6、模型测试：对训练好的全景建筑物分割模型进行测试，以评估模型在真实全景场景下的分割效果和性能。

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