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龙图腾网获悉神马科技(贵州)有限公司申请的专利基于AI的不动产测绘优化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：CN121598325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610123193.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于AI的不动产测绘优化方法及系统是由尚佣军;石岩;刘波设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的不动产测绘优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能测绘技术领域，具体为基于AI的不动产测绘优化方法及系统。本发明中，通过量化全球导航卫星系统坐标与地籍矢量数据间的偏差生成边界误差数据，利用卷积神经网络深入提取不动产主体边界的空间特征，并结合误差数据对超限点位执行针对性的边界拟合修正，克服了传统数据处理中对误差的被动接受与主观判断，实现了对边界几何形态的智能感知与自适应优化，后续借助贝叶斯推断模型，将修正后的边界作为先验分布，并融合新的观测数据进行概率更新，动态获取不确定性最小化的边界点位坐标，解决了静态数据覆盖无法有效融合多源信息的难题，进而基于更新后的边界对多时相地籍数据执行一致性筛选。

本发明授权基于AI的不动产测绘优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的不动产测绘优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取不动产主体边界的GNSS坐标数据与地籍矢量边界数据，计算不动产主体边界点位的平面偏移值与方向角偏差，生成边界误差数据； S2：将不动产主体边界的GNSS坐标数据与地籍矢量边界数据输入至卷积神经网络模型，提取不动产主体边界的空间特征，并根据所述边界误差数据进行边界拟合修正，生成边界修正数据； S3：通过所述边界修正数据建立不动产主体边界点位位置观测方程的先验分布，通过贝叶斯推断模型设定不动产主体边界点位的观测似然，依据先验分布和观测似然更新不动产主体边界点位坐标，得到边界位置更新数据； S4：基于所述边界位置更新数据对不动产主体的多时相地籍数据进行一致性筛选，生成一致性筛选结果； S5：基于所述一致性筛选结果对不动产主体边界点位与不动产主体边界位置参数进行空间融合比较，更新不动产主体的图斑数据，得到不动产测绘优化结果； 所述边界位置更新数据的获取步骤具体为： S311：将所述边界修正数据设定为不动产主体边界点位位置观测方程的先验均值，并获取所述边界误差数据中的均方根统计结果，设定为不动产主体边界点位位置观测方程的先验方差估计值，组合先验均值与先验方差估计值，建立不动产主体边界点位先验分布； S312：获取不动产主体边界的GNSS坐标数据，通过贝叶斯推断模型将不动产主体边界的GNSS坐标数据作为观测量，并调用边界误差数据中的均方根统计结果的平方值设定为观测值的方差，生成点位观测似然分布； S313：根据所述不动产主体边界点位先验分布与所述点位观测似然分布，在每一不动产主体边界点位处计算后验坐标，并检索后验坐标最大处对应的坐标值，作为更新后的不动产主体边界点位坐标，生成边界位置更新数据； 对于计算后验坐标，采用公式： ； 其中，为增益因子，由下式确定：，为先验方差估计值，为观测值的方差，为先验置信参数，为模型不确定性参数，代表融合先验分布与观测似然分布后的后验坐标，为先验分布的坐标，为观测似然分布的坐标。

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