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中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心宋越获国家专利权

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龙图腾网获悉中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心申请的专利一种用于地质三维模型的质量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:CN120580370B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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:202510541862.3,技术领域涉及:G06T17/05;该发明授权一种用于地质三维模型的质量评估方法是由宋越;高振记;宋国玺;王玮;刘新毓设计研发完成,并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

一种用于地质三维模型的质量评估方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种用于地质三维模型的质量评估方法,所述方法包括:S11、对历史地质项目文档进行分析,提取评估指标和数据需求,根据地质项目类型和目标,确定相关建模源数据;S12、学习历史成功地质项目文档的评估方案,生成包含验证数据范围和方法的三维地质模型评估方案;S13、基于三维地质模型评估方案,对三维地质模型建模过程进行监控和分析;S14、确定三维地质模型评估方案中各个评估指标的权重,从而确定三维地质模型的质量等级,并不断调整评估指标的权重分配;S15、根据三维地质模型的质量等级确定三维地质模型是否达到验收要求。本发明为三维地质模型的质量评估提供一套系统的评估方法,从而促进三维地质模型在各领域的应用与发展。

本发明授权一种用于地质三维模型的质量评估方法在权利要求书中公布了:1.一种用于地质三维模型的质量评估方法,其特征在于,所述方法包括: S11、对历史地质项目文档进行分析,提取评估指标和数据需求,根据地质项目类型和目标,确定评估指标需要的相关建模源数据; S12、学习历史成功地质项目文档的评估方案,结合当前地质项目类型、目标、评估指标和相关建模源数据,生成包含验证数据范围和方法的三维地质模型评估方案; 步骤S12中,学习历史成功地质项目文档的评估方案,具体包括: 基于历史成功地质项目文档的评估方案,获取评估方案合集N,对评估方案合集N中的历史评估数据进行统计分析,筛选出影响三维地质模型建模的主要因素,建立三维地质模型建模与主要因素的对应关系; 通过信息增益算法对所有影响三维地质模型建模的主要因素特征进行评估,选择主要因素中信息增益最大的特征作为主要特征,对识别的主要特征进行类别划分,将主要特征作为每一类别的第一层次特征,将第一层次的特征作为决策树的根节点; 基于每个主要特征根节点,依次选择次级特征进行分裂,递归地构建每个节点的子节点,直到所有特征层次都得到表达后结束决策树构建,并将评估方案合集N中的所有评估方案建立决策树,标记为决策树集合; 步骤S12中,生成包含验证数据范围和方法的三维地质模型评估方案,具体包括: 对当前地质项目类型、目标、评估指标和相关建模源数据进行特征聚类分析,将相似特征合并为特征组; 基于特征组,通过尺度复杂度测度算法和叶节点分布对决策树集合中的决策树进行复杂度评估,筛选决策树复杂度计算结果大于预设复杂度调整阈值的决策树,跟据筛选结果建立复杂决策树集合M; 对复杂决策树集合M中的决策树和特征组进行特征相似度分析,利用聚类算法进行迭代计算,缩减每个复杂决策树的特征维度,将相似特征划分为多个聚类组; 以特征相似度为权重,对每个聚类组中的聚类结果进行加权汇总,生成新的合成特征,对新的合成特征重新进行信息增益评估,确定包含验证数据范围和方法的三维地质模型评估方案; S13、基于三维地质模型评估方案,同时对三维地质模型建模过程中的实时数据和三维地质模型建模过程中产生的三维地质模型图像进行监控和分析; 步骤S13中,对三维地质模型建模过程中产生的三维地质模型图像进行分析,具体包括: 在三维空间中分别计算三角形每条边的叉积,确定所有可能的分离轴,所述分离轴包括两个三角形每个面的法向量以及每条边的叉积; 对于每个分离轴,将两个三角形的所有顶点投影到对应的分离轴上,将三角形数据插入R树,通过遍历R树中的空间区域,检查两个三角形的投影区间是否重叠; S14、根据历史评估数据确定三维地质模型评估方案中各个评估指标的权重,对权重进行汇总获得对三维地质模型的评分,确定三维地质模型的质量等级,并通过三维地质模型的质量等级,不断调整评估指标的权重分配; S15、根据三维地质模型的质量等级确定三维地质模型是否达到验收要求,若是,则自动生成三维地质模型质量评估报告,若否,更新建模源数源,重新执行步骤S12至S14,直至三维地质模型的质量等级达到验收要求。

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地质调查局自然资源综合调查指挥中心,其通讯地址为:100000 北京市西城区红莲南路55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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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