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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识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：CN119360232B 。

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：202411171190.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法是由郭亚朋;刘丹娜;王研贺设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法，属于测绘地理信息服务领域，解决了现有辨识方法受到人工主观性影响导致效率低下的问题，包括：创建既有城市公园属性分区辨识数据集；选取在大规模图像分割数据集上预训练好的视觉大模型SAM进行既有城市公园平面图像的属性分区粗提取过程；对视觉大模型SAM图像嵌入后的部分进行修改并融入粗提取结果，形成细提取视觉大模型；采用多层级分割损失使用既有城市公园属性分区辨识数据集对细提取视觉大模型进行训练，使用训练好的细提取视觉大模型对待辨识的既有城市公园平面图像进行处理，生成既有城市公园属性分区辨识结果。本发明大幅度提升了既有城市公园属性分区辨识准确率的效率。

本发明授权基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练视觉大模型的既有城市公园属性分区辨识方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1：创建既有城市公园属性分区辨识数据集，包括仿真数据子集和真实数据子集，所述的仿真数据子集中的既有城市公园的平面图像由景观或建筑设计软件生成的二维或三维效果图转换而来，二维效果图直接保存为矢量图，三维效果图则需将俯视图保存为矢量图，所述的真实数据子集中的既有城市公园的平面图像使用航拍无人机对既有城市公园进行平面图像采集，采用图像拼接技术将既有城市公园的航拍图像合成为平面图像，两种子集中的既有城市公园平面图像均需调整尺寸到2024像素×2024像素并进行像素级语义分割掩膜的创建；既有城市公园属性分区共包含5类，分别是道路区、休闲区、植被区、水域区和建筑区，分别采用不同的数值表示这5类分区并进行人工的掩膜标注；步骤S2：选取在大规模图像分割数据集SA-1B上预训练好的视觉大模型SAM的Everything模式对既有城市公园平面图像进行自动的属性分区粗提取，生成的粗提取结果以彩色RGB图像方式保存，对不同色彩进行提取统计，设有n种色彩，并按照色彩的R值大小进行排序后，对不同色彩区域的像素进行赋值Ik，则Ik＝255k，k代表色彩序号；步骤S3：对视觉大模型SAM图像嵌入后的部分进行修改，删除原有结构后增加既有城市公园属性分区分割头，分割头由串联的多种类型的运算块组成，从前到后分别为反卷积块1-反卷积块2-卷积块1-插值块1-插值块2-卷积块2-卷积块3；步骤S4：计算步骤S2中得到的既有城市公园属性分区粗提取结果的色彩特征相关向量Ka和步骤S3中分割头中插值块2输出的特征图的多属性分区特征相关向量Kb，计算方法具体如下：设粗提取结果为得到计算色彩间分离矩阵Ηa＝faΨ，其中，fa为不同色彩间相似度最小函数；所述的插值块2输出的特征图为得到多属性分区间分离矩阵Ηb＝fbΨ，其中，fb·为不同属性分区间相似度最小函数；最终计算Ka,Kb＝ΘHaΨ,HbZ，其中，Θ·为最大相似度函数，然后对两个相关向量进行拼接操作后输入步骤S3中的卷积块2中，形成细提取视觉大模型；步骤S5：采用多层级分割损失使用既有城市公园属性分区辨识数据集对细提取视觉大模型进行训练，训练时细提取视觉大模型图像嵌入及之前的模型参数采取在SA-1B上预训练好的视觉大模型SAM的模型参数，其余的模型参数采用He初始化方式，多层级分割损失分为三项，分别是像素级分割损失、边缘级分割损失和区域级分割损失，三类损失加权后形成最终使用的多层级分割损失，三类损失的权重均为1.0，训练时采用的优化器为SGD，初始学习率设定为0.001；步骤S6：使用训练好的细提取视觉大模型对待辨识的既有城市公园平面图像进行处理，生成既有城市公园属性分区辨识初步结果，该初步结果为5个2024像素×2024像素的矩阵，每个矩阵对应一个属性分区的类别，矩阵中每个像素点的值为属于该类别的概率，针对每个像素点，取五个矩阵中概率最大的类别作为该像素点的最终类别，从而转换成最终的既有城市公园属性分区的辨识结果。

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