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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种定制化大模型支持下的地图生成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：CN121053250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511591838.7，技术领域涉及：G06T11/26；该发明授权一种定制化大模型支持下的地图生成方法是由余华飞;艾廷华;杨敏;吴昊;阳太阳设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种定制化大模型支持下的地图生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地理空间数据表达的地图制图技术领域，特别涉及一种定制化大模型支持下的地图生成方法，其中，方法包括：根据地图制图需求建立制图需求语料集和结构化制图指令集，构建地图制图语料库；利用定制化大模型的微调机制和交叉熵损失函数对定制化大模型进行微调；采集满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据，并构建对应于多尺度地图制图数据的矢量瓦片；构建包含数据选取函数、符号配置函数、注记放置函数、图例生成函数、比例尺放置函数和边框整饰函数中的至少一项地图制图函数，生成定制化大模型支持下的地图。本发明可以实现定制化大模型对不同地图需求的专业地图指令输出，并调度制图引擎进行自动化地图制图，大幅降低地图制图时间。

本发明授权一种定制化大模型支持下的地图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种定制化大模型支持下的地图生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据地图制图需求建立制图需求语料集和结构化制图指令集，并根据所述制图需求语料集和所述结构化制图指令集构建地图制图语料库； 基于所述地图制图语料库，利用定制化大模型的微调机制和交叉熵损失函数对所述定制化大模型进行微调，直至满足微调停止条件时，生成微调后的定制化大模型； 其中，所述利用定制化大模型的微调机制和交叉熵损失函数对所述定制化大模型进行微调，直至满足微调停止条件时，生成微调后的定制化大模型，包括：基于所述定制化大模型的低秩适应机制，对所述定制化大模型原始权重的增量学习进行模型权重调整，以生成调整后权重；基于所述调整后权重，利用所述交叉熵损失函数衡量所述定制化大模型输出指令与结构化制图指令的差异；基于所述差异，根据所述微调机制和所述交叉熵损失函数对所述定制化大模型进行微调，以生成所述微调后的定制化大模型；所述原始权重的计算公式为： 其中，为实数集合，和分别为权重矩阵的行列维度； 所述交叉熵损失函数的计算公式为： 其中，为结构化制图指令标签，为模型输出的制图指令概率，为训练制图指令数量，为第个制图指令； 基于所述微调后的定制化大模型，采集满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据，并对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据进行多尺度派生处理，以生成多尺度地图制图数据，并构建对应于所述多尺度地图制图数据的矢量瓦片； 其中，在采集所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据之后，还包括：基于行政区划、建筑物、道路、水系和注记中的至少一项地图要素，确定所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据；以预设数据格式统一管理所述满足预设大比例尺条件的地理信息数据，以生成满足目标大比例尺条件的基础地理信息数据； 所述以预设数据格式统一管理所述满足预设大比例尺条件的地理信息数据，以生成满足目标大比例尺条件的基础地理信息数据，包括：以GeoJSON数据格式统一管理所述满足预设大比例尺条件的地理信息数据，同时检测并修正数据的完整性问题、数据属性歧义问题、数据重复问题、注记关联问题，以构建属性正确、要素齐全的大比例尺制图数据； 所述对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据进行多尺度派生处理，以生成多尺度地图制图数据，包括：对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据中的建筑物数据分别进行合并、典型化和轮廓化简处理，以生成满足第一预设大比例尺条件的制图数据；对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据中的道路数据进行选取和化简处理，以生成满足第二预设大比例尺条件的制图数据；对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据中的水系数据进行湖泊合并、双线河中轴化、水系选取和轮廓化简处理，以生成满足第三预设大比例尺条件的制图数据；对所述满足预设大比例尺条件的基础地理信息数据中的注记进行关联性删除、要素派生一致性检测，以生成满足第四预设大比例尺条件的制图数据；基于所述满足第一预设大比例尺条件的制图数据、所述满足第二预设大比例尺条件的制图数据、所述满足第三预设大比例尺条件的制图数据、所述满足第四预设大比例尺条件的制图数据、满足预设中比例尺条件的制图数据和满足预设小比例尺条件的制图数据，生成所述多尺度地图制图数据； 基于所述矢量瓦片，构建包含数据选取函数、符号配置函数、注记放置函数、图例生成函数、比例尺放置函数和边框整饰函数中的至少一项地图制图函数，根据所述至少一项地图制图函数组成制图函数库，并根据不同地图类型生成地图模板库，耦合所述制图函数库与所述地图模板库，以生成所述定制化大模型支持下的地图； 其中，所述根据不同地图类型生成地图模板库，包括：根据地图的行政区划确定所述地图的底图要素，并基于所述底图要素和建筑物-水系-道路-注记的顺序叠加表达，生成所述地图中的行政区划图；将所述地图制图需求中的公路、铁路或水系进行符号强调，以生成所述地图中的重要沿线图；根据高分遥感影像确定所述地图的底图，并基于所述底图，叠加道路、水系和注记进行表达，以生成所述地图中的遥感影像图；根据数字高程模型数据的晕渲表达确定所述地图的底图，并基于所述底图，叠加所述道路、所述水系和所述注记进行表达，以生成所述地图中的地形地貌图；基于所述行政区划图、所述重要沿线图、所述遥感影像图和所述地形地貌图，生成所述地图模板库； 其中，还包括：依托所述定制化大模型与制图引擎的深度集成，建立自然语言驱动的地图生成链，用户通过口语化指令触发制图函数链自动执行数据调度、符号化及整饰流程。

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