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龍圖騰網恭喜北京新興科遙信息技術有限公司申請的專利基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算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：CN119131602B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411612470.3，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算方法是由厲艮輝;張志珍;賴照峰;劉松楠;李鳳娜;陳志良;李峰;田蕾;李佳岳;胡濤設計研發完成，并于2024-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像處理領域，涉及基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算方法；通過采集到的預設訓練健康礦山生態視頻的視頻集合，利用切割算法對所有視頻集合切割后，基于健康礦山生態灰度圖片在視頻集合中變換的頻率，對健康礦山生態灰度圖片完成排序，生成健康礦山生態灰度圖片與修復待重建礦山樣本的映射的關聯表，并預訓練關聯表中對應的每個視頻幀的視頻幀向量訓練植被恢復顏色，輸入待重建礦山的健康礦山生態灰度圖片序列，輸出植被恢復顏色完成的健康礦山生態礦山圖片；本發明推進了圖片植被恢復顏色領域在此方面的探索；本發明通過引入L1?Loss與Edge?Loss顯著提升了顏色在擴散過程的連貫性與邊界性。

本發明授權基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于三維實景的礦山生態修復工程多維數據分析測算方法，包括如下步驟：步驟S1，通過采集到的預設訓練健康礦山生態視頻的視頻集合，利用切割算法對所有視頻集合切割后，基于健康礦山生態灰度圖片在視頻集合中變換的頻率，對健康礦山生態灰度圖片完成排序，生成健康礦山生態灰度圖片與修復待重建礦山樣本的映射的關聯表，并預訓練關聯表中對應的每個視頻幀的視頻幀向量；步驟S2，在生成式模型中，對用戶待處理的待重建礦山q完成視頻幀切割后，通過查找關聯表得到修復待重建礦山樣本序列，并利用步驟S1預訓練好的視頻幀向量，將修復待重建礦山樣本序列中每個修復待重建礦山樣本轉為對應的視頻幀向量，得到對應的待重建礦山特征向量Hq；步驟S3，將步驟S1得到的視頻幀健康礦山生態灰度圖片序列基于檢索算法，從視頻集 合中檢索出與該待重建礦山q最相近的修復待重建礦山q′，以及該最相近的修復待重建礦 山q′在視頻集合中對應的健康礦山生態灰度圖片； 步驟S4，根據步驟S2得到的待重建礦山特征向量，利用transformer卷積頭，生成與視 頻幀相關的健康礦山生態灰度圖片向量； 步驟S5，將步驟S3中檢索到的健康礦山生態灰度圖片，利用Tokens切割后的得到健康 礦山生態灰度圖片序列，再通過步驟S1中的關聯表，將健康礦山生態灰度圖片序列轉換為 修復待重建礦山樣本序列，搜尋修復待重建礦山樣本序列中每個修復待重建礦山樣本所對 應的Tokens視頻幀向量，得到健康礦山生態灰度圖片特征向量Ha1，并和步驟S2中的待重建 礦山特征向量Hq依次通過一個掩碼自動更新模型，然后通過一個維度修正網格，得到視頻 幀信息后的參考植被恢復顏色向量； 步驟S6，將步驟S4中生成的健康礦山生態灰度圖片向量和步驟S2 中的待重建礦山特征向量Hq依次通過下采樣處理，然后將二者結合后通過一個維度修正網 格，得到參考植被恢復顏色向量a2前后幀信息的特征向量； 步驟S7，利用策略梯度算法來訓練植被恢復顏色完成，輸入為待重建礦山q的健康礦山 生態灰度圖片序列，輸出為植被恢復顏色完成的健康礦山生態礦山圖片； 步驟S3中，結合L1-LOSS和EDGE-LOSS評價值作為最終的相似性判別，從所述視頻集合中搜索出最相關的健康礦山生態灰度圖片序列；步驟S3中，在訓練階段，健康礦山生態灰度圖片將先送入到 卷積頭模塊中進行維度修正與下采樣操作得到； 其中B是樣本大小，C1=3是通道維度，H1=512、W1=512分別是的高度和寬度，C2 =512是通道維度，H2=16、W2=16分別是的高度和寬度； 所述L1-LOSS與EDGE-LOSS評價值的計算公式如下：L1-Loss用來計算與GT，GT指Groundtruth，即真實的健康礦山生態圖片，在每個 像素點上RGB值的絕對差值； 公式如下： 其中，表示一張圖上像素點的總個數；表示GT圖上第i個像素點上的RGB值；表示上第i個像素點的RBG值； Edge-Loss是在顏色擴散時保證植被恢復顏色區域內各物體邊緣的清晰性，公式如下： 其中，X和Y分別是和真實的GT圖像，E是求得的邊緣特征，H和W為的高度 和寬度； 步驟S3中，若檢索到的待重建礦山與原待重建礦山計算得到的EDGE-LOSS評價值不為0，則采用EDGE-LOSS評價值；否則，采用L1-LOSS評價值；步驟S7包括：步驟S701，將檢索模型得到的參考植被恢復顏色a1的健康礦山生態灰度圖片序列與待重建礦山q對應的標準參考植被恢復顏色a*的健康礦山生態灰度圖片序列計算L1-LOSS和EDGE-LOSS評價值，依次為fYr，Y*和gYr，Y*，并對L1-LOSS評價值和EDGE-LOSS評價值加權求和，得到參考植被恢復顏色a1所對應的置信度權重，同時將生成模型得到的參考植被恢復顏色向量a2的健康礦山生態灰度圖片序列與視頻幀q對應的標準參考植被恢復顏色a*的健康礦山生態灰度圖片序列計算L1-LOSS和EDGE-LOSS評價值，依次為fYg，Y*和gYg，Y*，對L1-LOSS評價值和EDGE-LOSS評價值加權求和，得到參考植被恢復顏色向量a2所對應的置信度權重；步驟S702，將兩種參考植被恢復顏色得到的置信度權重完成比較，得出最終的置信度權重。

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