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龙图腾网获悉青州市土地储备中心;曾钢良申请的专利一种基于深度学习的国土空间规划评估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：CN119443724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411848157.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于深度学习的国土空间规划评估方法是由赵永新;王涛;曾钢良设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的国土空间规划评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于空间规划技术领域，具体是指一种基于深度学习的国土空间规划评估方法，所述方法通过构建场景图结构，生成初始场景图，利用迭代规划器更新场景图并记录反馈，场景图结构能够直观呈现规划对象之间的关系，便于分析复杂的国土空间布局；提取当前场景图的物理特征，部署规划评估模型生成标签分布，确定评估指标计算空间规划损失，优化规划评估模型，深入挖掘当前场景图信息，有助于准确把握对象之间的关系特征，为空间规划提供精准评估，全面考虑规划约束，提供可靠决策支持；采用动态更新机制可及时发现空间规划问题，提升空间规划的合理性与可行性。

本发明授权一种基于深度学习的国土空间规划评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的国土空间规划评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据收集与预处理：采集国土空间规划的规划数据，对国土空间规划的规划数据进行预处理操作，得到预处理数据，并生成全局字典； 步骤S2：场景图构建与更新：结合预处理数据和全局字典，构建初始场景图，生成规划动作序列和规划约束，在依据规划约束执行规划动作序列的过程中，将初始场景图转换为当前场景图，并生成规划动作序列的反馈信息； 步骤S3：规划评估模型部署：提取当前场景图的物理特征，构建规划评估模型，根据物理特征得到当前场景图的标签分布，确定规划评估指标，计算空间规划损失，通过最小化空间规划损失，训练优化规划评估模型； 步骤S4：空间规划评估应用：使用规划评估模型进行评估，生成评估结果报告； 步骤S3包括以下步骤： 步骤S31：提取物理特征； 步骤S32：投影场景图：构建概率编码器和确定性解码器，通过多层感知机将当前场景图投影到特征维度，初始化查询子集，捕获空间布局上下文信息； 步骤S33：构建规划评估模型：利用规划评估模型综合考虑当前场景图提供的空间布局上下文信息； 步骤S34：计算后验分布参数：使用后验编码器计算后验分布的参数，通过额外的交叉注意力块输出规划评估信息，得到空间检测特征； 步骤S35：计算先验分布参数：使用先验编码器通过变压器层，设置初始假设，利用初始假设迭代调整空间布局上下文信息进行噪声检测，将初始假设的残差输入多层感知机，估计先验分布的均值向量和对角协方差矩阵，计算先验分布的参数，描述规划评估信息误差； 步骤S36：特征信息融合：对初始假设和规划评估信息误差进行特征信息融合，形成融合特征； 步骤S37：生成标签分布：对融合特征进行再次编码形成编码特征，获取当前场景图的物理特征，得到当前场景图的标签分布； 步骤S38：优化规划评估模型：根据当前场景图的标签分布，确定规划评估指标，计算空间规划损失，采用先验正则化鼓励与一致性蒸馏方法，训练优化规划评估模型，更新空间布局上下文信息。

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青州市土地储备中心;曾钢良，其通讯地址为：262500 山东省潍坊市青州市旗城路567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”。