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龙图腾网恭喜兰州交通大学申请的专利一种方向熵支持下的典型建筑物群组模式识别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：CN117115659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311195930.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种方向熵支持下的典型建筑物群组模式识别方法是由禄小敏;闫浩文;张志义;叶云会;李静;苏峰山设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种方向熵支持下的典型建筑物群组模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于方向熵的典型建筑物群组模式识别方法，包括：1对建筑物群组进行聚类，并对每一个建筑物群组基于Prim算法构建最小生成树几何模型以此直观表达建筑物之间的邻近关系；2将构建好最小生成树几何模型的建筑物群组数据集按照7：3的比例分为数据集1和数据集2；3对数据集1中的建筑物群组进行方向熵计算，并将所有获得的方向熵熵值进行统计，得到可以划分直线型、格网型、不规则型建筑物群组的方向熵阈值；4对数据集2中的建筑物群组进行方向熵熵值计算，并将数据集1中所获得的方向熵阈值作用于数据集2中进行模式分类，判断分类后的结果是否符合人类认知的结果。本发明的方法可以有效地对不同尺度的直线型、格网型、不规则型建筑物群组模式进行识别分类，具有识别精度高、识别模式较多、预处理简单等优点。

本发明授权一种方向熵支持下的典型建筑物群组模式识别方法在权利要求书中公布了：1.引入方向熵的典型建筑物群组模式识别方法，包括构建最小生成树、方向熵计算和阈值设定两个部分：构建最小生成树步骤如下：S1:提取建筑物群组中每一个建筑物的质心点；S2：在所有质心点中选择一个起始点作为最小生成树的根节点，并将其标记为已访问；S3：遍历未访问的节点，对于每一个未被访问的节点，计算该节点和已访问节点的距离，将间距最小的未被访问节点标记为已访问；S4：将选择的最小距离节点以及其对应的边添加到最小生成树中；S5：重复步骤3到步骤4，直到所有节点均被访问；S6：输出结果：得到最小生成树；方向熵计算和阈值设定步骤如下：S7：将构建好最小生成树的建筑物群组按照7：3的比例分为样本集1和样本集2，样本集1用于确定不同模型的阈值，样本集2用于验证确定的阈值是否可以达到预期效果；S8：对样本集1中的建筑物群组进行方向熵计算；S9：将所有方向熵熵值进行统计并得出可以划分直线型、格网型和不规则型的熵值划分区间，即直线型建筑物群组方向熵阈值为0，格网型为0～2.5，不规则型为2.5以上；S10：将S9得到的各模式方向熵阈值运用于样本集2中，确认所得到的阈值是否能得出符合人类认知的划分结果；S11：结束。

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