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龙图腾网获悉中南大学;湖南省第三测绘院申请的专利城市三维建筑模型脱密方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121479813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610012774.9，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权城市三维建筑模型脱密方法、装置、电子设备及存储介质是由唐建波;黄超毅;蒋星祥;邓敏;蒋锦灿;徐源璐;严林;段佳;黄正元;姚清宁设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市三维建筑模型脱密方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于三维地理信息数据脱密技术领域，本发明提供了一种城市三维建筑模型脱密方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：对齐待脱密区域的第一DEM数据和第一城市三维建筑模型数据进行预处理，得到第二DEM数据和第二城市三维建筑模型数据；通过第二DEM数据构建并训练得到GAN生成对抗网络，通过GAN生成对抗网络对第二DEM数据进行加密处理，得到第三DEM数据；对第三DEM数据采用内容生成算法进行细节增强，得到第四DEM数据；通过第四DEM数据对第二城市三维建筑模型数据进行脱密处理，得到脱密结果。本发明的有益效果为：提高了三维城市模型保密时的数据可用性。

本发明授权城市三维建筑模型脱密方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市三维建筑模型脱密方法，其特征在于，包括： 对齐待脱密区域的第一DEM数据和第一城市三维建筑模型数据进行预处理，得到第二DEM数据和第二城市三维建筑模型数据； 通过所述第二DEM数据构建并训练得到GAN生成对抗网络，通过GAN生成对抗网络对所述第二DEM数据进行加密处理，得到第三DEM数据； 对所述第三DEM数据采用内容生成算法进行细节增强，得到第四DEM数据； 通过所述第四DEM数据对所述第二城市三维建筑模型数据进行脱密处理，得到脱密结果； 所述通过所述第二DEM数据构建并训练得到GAN生成对抗网络，通过GAN生成对抗网络对所述第二DEM数据进行加密处理，得到第三DEM数据，包括： 对所述第二DEM数据进行数据切片，得到DEM瓦片，对DEM瓦片进行数据归一化，得到训练集； 构建GAN生成对抗网络，包括U-Net结构的生成器和深度卷积神经网络的判别器； 通过训练集对GAN生成对抗网络的生成器和判别器采用WGAN-GP的损失函数和训练策略进行对抗博弈训练； 将第二DEM数据采用滑动窗口进行切分，将每个滑动窗口的通过GAN生成对抗网络的已训练的生成器进行处理，得到加密DEM瓦片，将加密DEM瓦片进行加权平均融合，得到第三DEM数据； 所述对所述第三DEM数据采用内容生成算法进行细节增强，得到第四DEM数据，包括： 采用Perlin噪声或Simplex噪声算法，生成多层倍频的分形噪声图； 将分形噪声图与所述第三DEM数据进行加权融合，得到第四DEM数据，其中加权融合表示为： 其中，为第四DEM数据，为第三DEM数据，为分形噪声图，为细节增强系数，的取值通常在0.05到0.2之间。

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中南大学;湖南省第三测绘院，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；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”。

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