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龙图腾网获悉中科星图金能(南京)科技有限公司;苏州空天信息研究院申请的专利一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化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：CN121767864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610225740.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化方法是由杨庆庆;程晗;许筱敏;乔冰冰;张贾辉;朱利鲁;张柘设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化方法，方法包括：利用训练后的基于昇腾环境的道路网提取网络对输入的光学影像数据和LiDAR数据进行处理，输出像素级道路概率图，基于昇腾环境的道路网提取网络包括依次连接的双流编码器、跨注意力融合模块和特征解码器；对输出的像素级道路概率图进行宽度估计和路网优化，得到拓扑正确、带宽度属性的道路矢量网络。本发明通过构建基于昇腾环境的道路网提取网络，以及采用一种基于距离场与最大像素扩展相结合的道路宽度估计方法，充分利用道路的几何特征和拓扑结构，实现路网连通性智能化优化，提高整体网络可达性和鲁棒性。

本发明授权一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于昇腾环境的视觉大模型与图神经网络融合道路网提取与拓扑优化方法，其特征在于，方法包括： 利用训练后的基于昇腾环境的道路网提取网络对输入的光学影像数据和LiDAR数据进行处理，输出像素级道路概率图，像素级道路概率图包括道路网提取分割结果SegMask、二值化道路图，以及中心线矢量与拓扑关系表；所述基于昇腾环境的道路网提取网络包括依次连接的双流编码器、跨注意力融合模块和特征解码器； 对输出的像素级道路概率图进行宽度估计和路网优化，得到拓扑正确、带宽度属性的道路矢量网络； 双流编码器包括并列的光学编码器和LiDAR编码器；光学编码器的输入为预处理后的光学影像数据，光学编码器的输出为光学特征；LiDAR编码器的输入为预处理后的LiDAR数据，LiDAR编码器的输出为LiDAR特征；双流编码器和特征解码器为VIT架构； 跨注意力融合模块的输入为光学特征和LiDAR特征，结构包括通道维度的光谱注意力分支与空间维度的自适应注意力分支，用于对输入的特征进行融合处理，输出融合特征； 特征解码器的输入为融合特征，输出为像素级道路概率图； 跨注意力融合模块的计算过程包括： 模态内自注意力：分别对光学特征与LiDAR特征进行自注意力计算； 模态间交叉注意力：通过Query-Key-Value机制，将一模态的Query与另一模态的Key-Value进行交互，实现信息互补，其中，针对光学特征处理中的Query，以及LiDAR特征处理中的Key和Value：让光学特征主动“查询”LiDAR特征中的结构信息，针对LiDAR特征处理中的Query，以及光学特征处理中的Key和Value：让LiDAR特征主动“查询”光学特征中的纹理颜色信息； 门控融合单元：引入可学习的门控权重，动态调节两模态在每一特征位置的贡献度；将自注意力与交叉注意力的输出进行拼接，并通过门控权重向量G来控制信息流。

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科星图金能(南京)科技有限公司;苏州空天信息研究院，其通讯地址为：210000 江苏省南京市江宁区临淮街32号中材国际大厦4幢15层；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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