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龙图腾网恭喜北京智汇云舟科技有限公司申请的专利一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模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：CN119273854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411803766.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模方法和系统是由陈虹旭;周舟;张文波;刘宏才设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模方法和系统，包括：获取待建模对象的目标数据；对POI数据进行层次聚合处理和空间聚类，得到聚类结果；对聚类结果进行重要性评估处理，得到重要性排序结果；利用3D引擎、重要性排序结果和3D地形与建筑物数据，对待建模对象进行建模和渲染，得到待建模对象的3D模型，实现了高效处理POI的多层次信息，通过聚类分析与重要性评估优化数据展示，同时与3D城市模型无缝集成，实现对城市POI动态特性的精准可视化，推进了数字孪生技术在智慧城市建设中的应用深度与广度。

本发明授权一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于3D引擎和POI聚合算法的建模方法，其特征在于，包括：获取待建模对象的目标数据，其中，所述目标数据至少包括：POI数据和3D地形与建筑物数据，所述POI数据包括：位置信息，人气指数，对象类别，时间敏感因子，距离衰减因子和用户偏好因子；对所述POI数据进行层次聚合处理和空间聚类，得到聚类结果；对所述聚类结果进行重要性评估处理，得到重要性排序结果；利用3D引擎、所述重要性排序结果和所述3D地形与建筑物数据，对所述待建模对象进行建模和渲染，得到所述待建模对象的3D模型；其中，对所述聚类结果进行重要性评估处理，得到重要性排序结果，包括：将每个聚类包含的待建模对象的POI数据输入机器学习模型，以使所述机器学习模型输出所述重要性排序结果，其中，所述机器学习模型为基于梯度提升树和深度神经网络构建的机器学习模型；其中所述方法还包括：利用在线学习机制和预设损失函数，对所述机器学习模型进行更行优化；所述预设损失函数为： ；其中，为损失函数值，为聚类中包含的待建模对象的数量，为可能的排名位置总数，用于表征待建模对象的排名位置是否为，为待建模对象在排名位置时输出的未归一化分数，为排名位置对于待建模对象的softmax概率，为聚类中包含的待建模对象的集合，为待建模对象在所述机器学习模型中的输出分数，为待建模对象在所述机器学习模型中的输出分数，为一个可调整的边际，为待建模对象在排名位置时输出的未归一化分数,为排名位置对于待建模对象的softmax概率。

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