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龙图腾网获悉北京瞰天科技有限公司申请的专利一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析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：CN119091069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411179627.8，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统是由姜艳川;张学宇;史振国;张宝云;徐聪设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统，涉及三维地理目标构建技术领域，本发明采用深度学习中的生成对抗GANs网络进行超分辨率重建，提升三维模型的细节表现；采用生成器和判别器的对抗训练方式，生成器负责生成高分辨率的三维模型，判别器则负责判断生成的模型是否真实；结合渐进式生成策略，逐步增加模型的分辨率和复杂度；利用流处理框架ApacheKafka进行实时数据处理和分析，使模型及时反映地形变化；通过流处理管道，实时采集、处理传感器数据和卫星影像，进行地形变化检测和分析；并采用增量更新策略，减少数据处理的延迟和计算资源的消耗。

本发明授权一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络模型的三维地理目标构建分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块，包括：卫星影像采集单元，用于周期性获取卫星影像；气象数据采集单元，实时获取气象数据，包括降雨量、温度、湿度，辅助地形变化检测；数据传输模块，包括：数据传输单元，将采集到的数据实时传输到数据处理中心；ApacheKafka集群，进行实时数据传输；数据处理与融合模块，包括：ApacheFlink集群，进行实时数据处理和分析；流处理管道单元，实时处理和分析传输过来的数据；数据融合单元，利用卷积神经网络CNN进行特征提取和多源数据融合，融合来自不同数据源的数据，提供综合的地理信息；动态更新模块，包括：动态融合单元，采用卡尔曼滤波算法进行数据的动态融合和模型更新，结合实时数据和历史数据，动态更新地形模型；模型预测单元，使用LSTM机器学习算法预测地形变化，调整模型参数；超分辨率重建模块，包括：GAN生成单元，采用生成对抗网络GANs，通过生成器和判别器的对抗训练生成高分辨率模型；渐进式生成单元，采用渐进式生成策略，逐步增加模型的分辨率和复杂度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京瞰天科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区西北旺镇唐家岭村南2号院7幢房7111；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。