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龙图腾网恭喜黑龙江省海天地理信息技术股份有限公司申请的专利一种基于多模态数据的新型基础测绘方法和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：CN118229903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410433506.5，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于多模态数据的新型基础测绘方法和系统是由李维娜;胡耀崇;周晓棠;关明;刘佳;盛雪东;贾文钊;陈纯迪;曾凡夫设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的新型基础测绘方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多模态数据的新型基础测绘方法和系统，属于测绘技术领域；所述新型基础测绘方法包括：收集多模态数据并对所述多模态数据进行预处理，获得预处理后的多模态数据；从所述预处理后的多模态数据中获取特征信息，并进行数据匹配，获得匹配后的多模态数据；对所述匹配后的多模态数据进行数据融合，生成融合数据，并对所述融合数据进行整合，形成综合数据集；利用深度学习模型对所述融合数据进行特征提取和分类识别，通过特征提取和分类识别结果获取测绘结果。通过融合多模态数据，本发明能够综合利用不同来源的数据，弥补单一数据源在信息获取上的不足，从而提高测绘的精度。

本发明授权一种基于多模态数据的新型基础测绘方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的新型基础测绘方法，其特征在于，所述新型基础测绘方法包括：收集多模态数据并对所述多模态数据进行预处理，获得预处理后的多模态数据；从所述预处理后的多模态数据中获取特征信息，并进行数据匹配，获得匹配后的多模态数据；对所述匹配后的多模态数据进行数据融合，生成融合数据，并对所述融合数据进行整合，形成综合数据集；利用深度学习模型对所述融合数据进行特征提取和分类识别，通过特征提取和分类识别结果获取测绘结果；从所述预处理后的多模态数据中获取特征信息，并进行数据匹配，获得匹配后的多模态数据，包括：对所述预处理后的多模态数据进行特征提取，获得多模态数据对应的特征信息，其中，所述特征信息包括地形的高程信息、坡度信息、纹理信息、形状信息、区域范围信息和位置信息；利用特征匹配模型将所述多模态数据对应的特征信息进行匹配和关联，获得匹配后的多模态数据；其中，所述利用特征匹配模型将所述多模态数据对应的特征信息进行匹配和关联，获得匹配后的多模态数据，包括：按照所述特征信息所包含的特征类型，将所述特征信息进行分类，获取多个特征信息数据集合，其中，每个所述特征信息数据集合对应一种特征类型；利用所述特征匹配模型针对每两个特征信息数据集合获取两个特征信息数据集合中的其中一个个特征信息数据集合中所包含的特征向量与另一个特征信息数据集合中所包含的每个特征向量之间的关联参数值；将所述关联参数值最小的两个特征信息数据集合中的特征数据作为匹配目标特征数据，并将所述匹配目标特征数据进行关联匹配；其中，所述特征匹配模型如下：H＝1-λ02·λ01 其中，H表示特征匹配模型计算获得的关联参数值；λ01表示第一匹配参量；λ02表示第二匹配参量；argmin表示一个函数在其定义域中取得最小值的参数值；A表示所述两个特征信息数据集合中的其中一个特征信息数据集合所包含的特征向量；B表示所述两个特征信息数据集合中的另一个特征信息数据集合所包含的特征向量；ai表示特征向量A中所包含的各元素，且，i＝1，2，……n；b01、b02i，……，bmi分别对应表示另一个特征信息数据集合所包含的m个特征向量B中所包含的各元素；Ba为另一个特征信息数据集合所包含的m个特征向量B中的与A之间的参数的最小值所对应的特征向量。

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