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龙图腾网获悉广西东方道迩科技有限公司申请的专利基于神经网络和表面置信度的真正射影像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：CN119863567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411939661.0，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法是由何滔;龚诚;孙冰设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法、装置、电子设备及存储介质。由本申请实施例，将目标地理区域的高质量三维模型通过置信度计算和初始化高斯椭圆盘，获得初始高斯椭圆盘集合和目标地理区域的三维模型表面置信度集合；将初始高斯椭圆盘集合通过神经网络优化模型，进行置信度及表面连续性优化；将优化后通过测试的高斯椭圆盘集合通过正交投影法光栅化，获得目标地理区域的真正射影像。本申请抛弃三维高斯泼溅技术中三维椭球而采用二维椭圆盘作为基元，使用置信度及表面连续性约束条件控制了高斯椭圆盘的空间分布位置和姿态，大幅度保证高斯模型的表面性连续性，提高高斯模型的质量，显著的提高了生成真正射影像的准确性。

本发明授权基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和表面置信度的真正射影像生成方法，其中，所述方法包括： 步骤S1，基于置信度算法对目标地理区域的高质量三维模型进行置信度计算，获得目标地理区域的三维模型表面置信度集合，其中，所述目标地理区域的三维模型表面置信度集合构建为目标地理区域的三维模型表面置信场； 步骤S2，根据预设的真正射影像分辨率，在所述目标地理区域的高质量三维模型表面上初始化高斯椭圆盘，获得目标地理区域的初始高斯椭圆盘集合； 步骤S3，基于初始高斯椭圆盘集合获得评估法线集合、法向量集合、表面连续性向量集合、置信度集合并构建第一神经网络优化模型的损失误差函数LossF；基于所述损失误差函数LossF构建第一神经网络优化模型，对所述第一神经网络模型进行迭代，根据损失误差函数LossF的值执行反向传播算法计算梯度，获得优化高斯椭圆盘集合；其中，根据所述初始高斯椭圆盘集合中的每一个高斯椭圆盘所处表面置信场中的位置计算置信度，以每一个初始高斯椭圆盘置信度的集合作为初始高斯椭圆盘置信度集合E；所述第一神经网络优化模型的损失误差函数LossF具体包括：N为高斯椭圆盘的总数；σ为表面连续性权重因子；Ei为第i个高斯椭圆盘置信度，NormCi为第i个高斯椭圆盘的所在面平面的法向量；NormNi为第i个高斯椭圆盘的评估法线向量；VNi为第i个高斯椭圆盘的表面连续性向量；|VNi|为第i个高斯椭圆盘表面连续性向量的向量长度； 步骤S4，对所述优化高斯椭圆盘集合进行渲染，得到渲染影像，通过图像相似度对高斯模型渲染影像与目标地理区域原始影像数据进行对比，当所述相似度未满足预设的第一阈值时，将优化高斯椭圆盘作为初始高斯椭圆盘从步骤S3重新优化；当所述相似度满足预设的第一阈值时，将优化高斯椭圆盘集合作为最终高斯椭圆盘集合并进入步骤S5； 步骤S5，根据预设的目标地理区域指定地面分辨率，通过正交投影法将所述最终高斯椭圆盘集合光栅化，获得目标地理区域的真正射影像，所述真正射影像作为目标地理区域的区域图像用于所述目标地理区域的信息管理。

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