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申请/专利权人：山东省物化探勘查院

摘要：本发明公开了一种智能化地理测绘数据处理方法及系统，涉及地理测绘数据处理技术领域，包括获取当前的标准化城市三维地理测绘数据，统一坐标建立当前三维城市模型；根据实时三维地理测绘数据定义城市事件，并记录变化数据和城市事件之间映射关系；确定城市事件在三维城市模型中的最小边界框，检测变化数据种类并进行优化，预测最优变化数据；根据预测的最优变化数据对三维城市模型进行更新并对最优变化数据进行存储。本发明提高了处理多源数据的效率，并大幅提升了城市变化预测的精确度和灵活度，从而实现高效城市地理三维测绘数据管理。

主权项：1.一种智能化地理测绘数据处理方法，其特征在于：包括，获取当前的标准化城市三维地理测绘数据，统一坐标建立当前三维城市模型；根据实时三维地理测绘数据定义城市事件，并记录变化数据和城市事件之间映射关系；确定城市事件在三维城市模型中的最小边界框，检测变化数据种类并进行优化，预测最优变化数据；根据预测的最优变化数据对三维城市模型进行更新并对最优变化数据进行存储；所述根据实时三维地理测绘数据定义城市事件，并记录变化数据和城市事件之间映射关系指实时收集城市三维地理测绘数据与当前城市三维地理测绘数据进行对比记录变化数据包括几何数据、纹理数据以及属性数据，并根据变化数据定义城市事件，每个城市事件包括事件类型、发生时间以及对应变化数据，建立对应变化数据与城市事件之间的映射关系；所述确定城市事件在三维城市模型中的最小边界框，检测变化数据种类指根据变化数据确定城市事件坐标以及变化区域，确定三维城市模型中变化区域的最小边界框并根据城市事件坐标进行定位，根据变化数据更新当前三维城市模型H得到三维城市模型H,；计算变化数据与原始数据的几何数据匹配度M： ；其中，vi，k为变化数据中第k个几何数据，vj，k为原始数据中第k个几何数据，wk为第k个几何数据的权重，n为几何数据数量；计算变化数据与原始数据的纹理数据匹配度S： ；其中ti，p为变化数据中第p个纹理数据，tj，p为原始数据中第p个纹理数据，m为纹理数据数量；计算变化数据与原始数据的属性数据匹配度Z： ；其中ai，q为变化数据中第q个属性数据，aj，q为原始数据中第q个属性数据，z为属性数据数量；根据计算的几何数据匹配度M、纹理数据匹配度S以及属性数据匹配度Z，设定匹配度阈值，将其中低于匹配度阈值的数据种类作为最终的变化数据种类，并记录最终变化数据种类中每种数据的最高匹配度，将得出最高匹配度的变化数据和原始数据进行关联映射并记录；所述进行优化，预测最优变化数据指确定最终变化数据种类后，将最终变化数据种类中每种数据的每个数据进行分离形成单独数据个体，每个数据个体只包含一种数据中的一个数据，将每个数据个体形成一个假设h，将所有假设h形成初始种群，设定迭代次数并利用遗传算法进行初始种群迭代优化形成遗传种群；提取遗传种群中所有假设h并获得每个假设hi对应的假设三维城市模型Hi，收集城市历史三维地理测绘数据拟合分析假设hi下出现三维城市模型H,的概率并收集城市历史事件计算假设hi的出现概率以及三维城市模型H,的出现概率；使用贝叶斯网络计算在三维城市模型H,下出现假设hi的概率： ；根据城市历史事件计算得到假设三维城市模型Hi出现概率，并计算假设hi的调整因子f（hi）： ；其中为第一调整常数，A（hi）为归一化因子；对假设hi进行评分： ；其中eii为假设hi的评分，为第一调整常数；选择所有假设h中评分最高的假设h*作为最优假设，并提取最优假设h*的三维城市模型H*、以及，计算最优假设h*的调整因子f（h*）；计算最优假设h*与其余假设hi的相互作用成本gi*： ；同步计算其余假设之间的相互作用成本gij，组合形成相互作用矩阵G： ；其中M为遗传种群中假设数量减一；定义布尔向量为y，布尔向量中每个元素yi表示假设hi是否被选择，若选择则为1，否则为0，根据布尔向量定义目标函数为： ；其中T为转置操作；随机生成多个假设组合作为初始解，计算每个初始解的目标函数值，并将目标函数值高的初始解进行优化，使用遗传算法求解目标函数选择目标函数值最高的假设组合作为最优的假设组合；提取最优假设组合中每个假设代表的变化数据进行组合形成最优变化数据。

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百度查询： 山东省物化探勘查院 一种智能化地理测绘数据处理方法及系统