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龍圖騰網(wǎng)獲悉浩特集團有限公司申請的專利一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120277593B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510772592.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)是由穆敏杰;閆小平;馬小龍;黃浩;劉永波;劉權(quán)榮;李煥溪;李麥淇設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)，通過采集多源測繪數(shù)據(jù)集，基于云平臺中改進的層次化Transformer模型對多源測繪數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)融合；基于MTL?DNN多任務(wù)深度學習網(wǎng)絡(luò)建立MTL?DNN測繪數(shù)據(jù)分析模型，利用細粒度剪枝器對模型進行剪枝操作，將所述融合多源測繪數(shù)據(jù)集輸入至所述目標MTL?DNN測繪數(shù)據(jù)分析模型中執(zhí)行地形建模、地物分類和風險預測，可以減少模型參數(shù)與計算量，提升部署效率；為測繪工程、災(zāi)害預警等領(lǐng)域提供精準、高效的數(shù)據(jù)支持與決策依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法及其系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述基于云的測繪數(shù)據(jù)處理方法包括以下步驟： 采集衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、無人機LiDAR數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，得到多源測繪數(shù)據(jù)集，將所述多源測繪數(shù)據(jù)集傳輸至云平臺； 在云平臺中利用多層Transformer編碼器和解碼器的層次化結(jié)構(gòu)建立層次化Transformer模型； 模型中每一層編碼器由多頭自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，解碼器由多頭自注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，同時引入編碼器-解碼器注意力機制，得到改進的層次化Transformer模型； 在改進的層次化Transformer模型的編碼器和解碼器中加入時空注意力模塊，利用所述時空注意力模塊分別處理數(shù)據(jù)的時間維度和空間維度信息； 獲取云平臺中的多源測繪數(shù)據(jù)集，將所述多源測繪數(shù)據(jù)集輸入至改進的層次化Transformer模型中； 利用模型的底層編碼器對輸入的多源數(shù)據(jù)進行初步的特征提取，通過時空注意力模塊動態(tài)關(guān)聯(lián)不同分辨率和時間戳的數(shù)據(jù)； 利用時空注意力機制根據(jù)空間位置和距離計算注意力權(quán)重，將高分辨率的細節(jié)特征和低分辨率的全局特征進行融合，得到融合多源測繪數(shù)據(jù)集; 基于MTL-DNN多任務(wù)深度學習網(wǎng)絡(luò)建立MTL-DNN測繪數(shù)據(jù)分析模型，利用細粒度剪枝器對模型進行剪枝操作，得到目標MTL-DNN測繪數(shù)據(jù)分析模型； 將所述融合多源測繪數(shù)據(jù)集輸入至所述目標MTL-DNN測繪數(shù)據(jù)分析模型中執(zhí)行地形建模、地物分類和風險預測，得到測繪數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

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