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龙图腾网恭喜浙江省交通投资集团有限公司申请的专利一种矢量地图水印嵌入方法及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：CN118761895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202411245134.X，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种矢量地图水印嵌入方法及系统是由黄锐;周正一;王哲进;戴忍;高峰;任元璞;何政权;郭峰设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矢量地图水印嵌入方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及地理信息安全技术领域，具体涉及一种矢量地图水印嵌入方法及系统。方法包括：以包含编码器和解码器的深度神经网络架构为基础构建矢量地图学习模型，模型的输入为原始矢量地图，编码器的输出为原始矢量地图的地理特征，解码器的输出为包含地理特征数据的矢量地图；训练矢量地图学习模型；将原始矢量地图输入训练后的矢量地图学习模型，输出包含地理特征数据的矢量地图，记为第一矢量地图；采用哈希算法生成水印比特流；采用动态调整水印嵌入强度的策略将水印比特流嵌入第一矢量地图的地理特征数据中，得到水印嵌入后的矢量地图，既能够适应矢量地图的结构特性，又具备高鲁棒性和透明度的水印嵌入，实现安全可靠的矢量地图数据保护。

本发明授权一种矢量地图水印嵌入方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种矢量地图水印嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤102，以包含编码器和解码器的深度神经网络架构为基础构建矢量地图学习模型，所述矢量地图学习模型的输入为原始矢量地图，编码器的输出为原始矢量地图的地理特征，解码器的输出为包含地理特征数据的矢量地图；步骤104，随机选取矢量地图作为训练数据集，基于训练数据集训练所述矢量地图学习模型；步骤106，将原始矢量地图输入训练后的矢量地图学习模型，输出包含地理特征数据的矢量地图，记为第一矢量地图；步骤108，采用哈希算法生成原始矢量地图的水印比特流；步骤110，采用动态调整水印嵌入强度的策略将水印比特流嵌入第一矢量地图的地理特征数据中，得到水印嵌入后的矢量地图；其中，步骤110包括：步骤202，将第一矢量地图划分为若干个子区域；步骤204，基于子区域中的地理特征数据，计算每个子区域的水印嵌入强度；步骤206，基于各子区域的水印嵌入强度，将水印比特流分别嵌入各子区域的地理特征数据中；进一步地，所述地理特征数据包括点特征数据、线特征数据以及面特征数据，则步骤204包括：基于子区域中点特征数据、线特征数据以及面特征数据的特征点数量占比，确定该子区域的密度程度；基于该子区域的密度程度，确定该子区域的第一水印嵌入强度，所述第一水印嵌入强度与子区域的密度程度成正比；在每个子区域中根据第一水印嵌入强度选取地理特征数据中的若干个特征点作为嵌入点；采用聚类算法对第一矢量地图中的所有嵌入点进行聚类，得到中心参考点；计算各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离；基于各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离，确定各子区域的第二水印嵌入强度，所述第二水印嵌入强度与各子区域中的嵌入点到中心参考点的距离成反比。

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