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龍圖騰網獲悉蘭州市勘察測繪研究院申請的專利一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115482348B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211225438.0，技術領域涉及：G06T17/10；該發明授權一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法是由王勇軍;張劍峰;王鵬;薛道義;梁曉鶴;張勇;李其順;雒建艷;康永泰;曾成強;張清彥設計研發完成，并于2022-10-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法，該方法包括以下步驟：S1、通過移動終端獲取建筑的近景照片、遠景照片及位置信息；S2、利用基于深度學習的門牌號識別模型提取所述近景照片中門牌號；S3、將所述位置信息與三維城市模型進行匹配，確定對應的目標建筑；S4、將所述目標建筑的外立面圖像與所述遠景照片進行紋理匹配；S5、根據匹配結果確認是否將所述門牌號對所述目標建筑自動賦值。通過構建基于智能移動終端的門牌號采集系統，可在對門牌號拍照時，自動記錄拍照地點的位置信息，實現一鍵、批量、自動完成門牌號字符識別，并對識別的門牌號進行了二次校驗，保證了識別的門牌號的可靠性，實現自動賦值。

本發明授權一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法在權利要求書中公布了：1.一種實景三維城市中門牌號自動賦值的方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1、通過移動終端獲取建筑的近景照片、遠景照片及位置信息，其中將計次器T設置為0；步驟S1包括如下子步驟：S11、使用移動終端在建筑正前方拍攝僅含有單個門牌號的近景照片； S12、獲取并保存所述近景照片拍攝位置的經緯度； S13、獲取并保存所述近景照片拍攝時的朝向，記作真方位角； S14、拍攝最大程度覆蓋所述建筑外立面的遠景照片； 其中，所述位置信息包括經緯度與真方位角； S2、利用基于深度學習的門牌號識別模型提取所述近景照片中門牌號； S3、將所述位置信息與三維城市模型進行匹配，確定對應的目標建筑； S4、將所述目標建筑的外立面圖像與所述遠景照片進行紋理匹配；步驟S4包括以下步驟： S41、獲取三維城市模型中所述目標建筑的外立面圖像； S42、將所述外立面圖像與所述遠景圖像均進行灰度處理，并統一兩者的灰度級與圖像尺寸，分別得到外立面灰度圖像與遠景灰度圖像； S43、利用離散傅里葉變換將所述外立面灰度圖像與所述遠景灰度圖像均分解為頻域組件； S44、分別計算所述外立面灰度圖像與所述遠景灰度圖像的灰度共生矩陣，并計算兩者各自的特征值；其中，步驟S44包括如下子步驟： S441、所述外立面灰度圖像與所述遠景灰度圖像的頻域組件包括若干頻譜圖，每個所述頻譜圖均選取四個方向構建共生矩陣； S442、分別計算每個所述頻譜圖內每個共生矩陣的紋理參數； S443、計算所有所述頻譜圖同一方向、同一紋理參數的平均值代表所述頻譜組件四個方向的灰度共生矩陣，并作為所述外立面灰度圖像與所述遠景灰度圖像兩者的特征值； S45、利用歐式距離計算所述外立面灰度圖像的特征值與所述遠景灰度圖像的特征值之間的相似度； S46、將所述外立面灰度圖像與所述遠景灰度圖像之間的相似度值與預設閾值進行對比得到紋理匹配結果； S5、根據匹配結果確認是否將所述門牌號對所述目標建筑自動賦值，其中包括以下步驟： S51、若匹配成功，將所述門牌號與所述目標建筑周邊的建筑的門牌號進行標準校驗，當校驗成功后，則將所述門牌號自動添加至所述目標建筑屬性列表；若校驗不成功，則人工進行檢查并核實最終的門牌號，并將核實后的門牌號自動添加至所述目標建筑屬性列表； S52、若匹配失敗，計次器T＝T+1，當T3時，返回步驟S2；當T＝3時，則通過人工進行檢查，手動進行門牌號賦值，并將所述門牌號自動添加至所述目標建筑屬性列表。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘭州市勘察測繪研究院，其通訊地址為：730000 甘肅省蘭州市城關區通渭路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。