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龙图腾网恭喜北京新兴科遥信息技术有限公司申请的专利基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法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：CN119131602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411612470.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法是由厉艮辉;张志珍;赖照峰;刘松楠;李凤娜;陈志良;李峰;田蕾;李佳岳;胡涛设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，涉及基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法；通过采集到的预设训练健康矿山生态视频的视频集合，利用切割算法对所有视频集合切割后，基于健康矿山生态灰度图片在视频集合中变换的频率，对健康矿山生态灰度图片完成排序，生成健康矿山生态灰度图片与修复待重建矿山样本的映射的关联表，并预训练关联表中对应的每个视频帧的视频帧向量训练植被恢复颜色，输入待重建矿山的健康矿山生态灰度图片序列，输出植被恢复颜色完成的健康矿山生态矿山图片；本发明推进了图片植被恢复颜色领域在此方面的探索；本发明通过引入L1‑Loss与Edge‑Loss显著提升了颜色在扩散过程的连贯性与边界性。

本发明授权基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维实景的矿山生态修复工程多维数据分析测算方法，包括如下步骤：步骤S1，通过采集到的预设训练健康矿山生态视频的视频集合，利用切割算法对所有视频集合切割后，基于健康矿山生态灰度图片在视频集合中变换的频率，对健康矿山生态灰度图片完成排序，生成健康矿山生态灰度图片与修复待重建矿山样本的映射的关联表，并预训练关联表中对应的每个视频帧的视频帧向量；步骤S2，在生成式模型中，对用户待处理的待重建矿山q完成视频帧切割后，通过查找关联表得到修复待重建矿山样本序列，并利用步骤S1预训练好的视频帧向量，将修复待重建矿山样本序列中每个修复待重建矿山样本转为对应的视频帧向量，得到对应的待重建矿山特征向量Hq；步骤S3，将步骤S1得到的视频帧健康矿山生态灰度图片序列基于检索算法，从视频集 合中检索出与该待重建矿山q最相近的修复待重建矿山q′，以及该最相近的修复待重建矿 山q′在视频集合中对应的健康矿山生态灰度图片； 步骤S4，根据步骤S2得到的待重建矿山特征向量，利用transformer卷积头，生成与视 频帧相关的健康矿山生态灰度图片向量； 步骤S5，将步骤S3中检索到的健康矿山生态灰度图片，利用Tokens切割后的得到健康 矿山生态灰度图片序列，再通过步骤S1中的关联表，将健康矿山生态灰度图片序列转换为 修复待重建矿山样本序列，搜寻修复待重建矿山样本序列中每个修复待重建矿山样本所对 应的Tokens视频帧向量，得到健康矿山生态灰度图片特征向量Ha1，并和步骤S2中的待重建 矿山特征向量Hq依次通过一个掩码自动更新模型，然后通过一个维度修正网格，得到视频 帧信息后的参考植被恢复颜色向量； 步骤S6，将步骤S4中生成的健康矿山生态灰度图片向量和步骤S2 中的待重建矿山特征向量Hq依次通过下采样处理，然后将二者结合后通过一个维度修正网 格，得到参考植被恢复颜色向量a2前后帧信息的特征向量； 步骤S7，利用策略梯度算法来训练植被恢复颜色完成，输入为待重建矿山q的健康矿山 生态灰度图片序列，输出为植被恢复颜色完成的健康矿山生态矿山图片； 步骤S3中，结合L1-LOSS和EDGE-LOSS评价值作为最终的相似性判别，从所述视频集合中搜索出最相关的健康矿山生态灰度图片序列；步骤S3中，在训练阶段，健康矿山生态灰度图片将先送入到 卷积头模块中进行维度修正与下采样操作得到； 其中B是样本大小，C1=3是通道维度，H1=512、W1=512分别是的高度和宽度，C2 =512是通道维度，H2=16、W2=16分别是的高度和宽度； 所述L1-LOSS与EDGE-LOSS评价值的计算公式如下：L1-Loss用来计算与GT，GT指Groundtruth，即真实的健康矿山生态图片，在每个 像素点上RGB值的绝对差值； 公式如下： 其中，表示一张图上像素点的总个数；表示GT图上第i个像素点上的RGB值；表示上第i个像素点的RBG值； Edge-Loss是在颜色扩散时保证植被恢复颜色区域内各物体边缘的清晰性，公式如下： 其中，X和Y分别是和真实的GT图像，E是求得的边缘特征，H和W为的高度 和宽度； 步骤S3中，若检索到的待重建矿山与原待重建矿山计算得到的EDGE-LOSS评价值不为0，则采用EDGE-LOSS评价值；否则，采用L1-LOSS评价值；步骤S7包括：步骤S701，将检索模型得到的参考植被恢复颜色a1的健康矿山生态灰度图片序列与待重建矿山q对应的标准参考植被恢复颜色a*的健康矿山生态灰度图片序列计算L1-LOSS和EDGE-LOSS评价值，依次为fYr，Y*和gYr，Y*，并对L1-LOSS评价值和EDGE-LOSS评价值加权求和，得到参考植被恢复颜色a1所对应的置信度权重，同时将生成模型得到的参考植被恢复颜色向量a2的健康矿山生态灰度图片序列与视频帧q对应的标准参考植被恢复颜色a*的健康矿山生态灰度图片序列计算L1-LOSS和EDGE-LOSS评价值，依次为fYg，Y*和gYg，Y*，对L1-LOSS评价值和EDGE-LOSS评价值加权求和，得到参考植被恢复颜色向量a2所对应的置信度权重；步骤S702，将两种参考植被恢复颜色得到的置信度权重完成比较，得出最终的置信度权重。

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