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龙图腾网获悉江西省公路科研设计院有限公司申请的专利一种基于多源融合的公路选线设计方案决策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：CN121119781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511640584.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于多源融合的公路选线设计方案决策方法是由杨水生;何凌坚;黄沙路;赵军设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源融合的公路选线设计方案决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源融合的公路选线设计方案决策方法。采集公路规划区域多源数据并标准化预处理，经改进目标检测模型识别地物、提取特征；融合多维度数据构建以成本、生态、合规为目标的约束函数，用层次分析法确定权重；基于深度强化学习分阶段优化三维选线生成候选方案，通过综合评分与曲率比选确定最优方案。该方法解决传统选线依赖人工、效率低、决策片面的问题，提升方案科学性、经济性与行车安全性，适用于公路选线设计场景。

本发明授权一种基于多源融合的公路选线设计方案决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源融合的公路选线设计方案决策方法，其特征在于，包括： 多源数据采集与标准化预处理：采集公路规划区域的基础地理数据，包括影像数据、矢量数据和设计数据，对采集的数据进行格式标准化和预处理，生成统一格式的标准化数据； 地物识别与特征提取：基于预处理后的数据构建地物训练集，使用改进的目标检测模型进行地物识别和特征提取，输出地物特征数据；所述改进的目标检测模型为搭建地物识别网络，提取网络结构，增强对小尺寸地物、复杂背景下地物的识别能力； 多源数据融合与多目标约束建模：关联多维度数据，多维度数据包括：地物特征数据、征拆补偿标准、地形数据及生态敏感区矢量数据；针对多维度数据计算地物征拆金额，获取地形属性和生态敏感区判定；定义以最小化建设成本、征拆成本、生态影响且最大化路线规范合规率为目标的综合约束函数，采用层次分析法确定各目标的权重系数； 基于深度强化学习的三维选线优化：搭建深度强化学习框架，定义状态空间和动作空间，基于综合约束函数构建价值函数，通过迭代训练生成候选路线方案； 所述深度强化学习框架包括：采用分阶段优化策略，粗选阶段基于低精度DEM数据简化状态空间，快速筛选符合生态合规要求的候选走廊带，缩小搜索范围；精选阶段在候选走廊带内加载高精度正射影像与详查地物数据，启用完整状态空间；动作空间包括平面路线横向偏移与纵断面变坡点标高调整，其中平面横向偏移满足避开生态敏感区、平曲线半径符合设计规范的约束；当路线与生态敏感区距离达到预设近距阈值时，调整生态影响目标的权重系数； 候选方案比选：基于建设成本、征拆成本、生态影响和路线规范合规率构建综合评分公式计算初步最优方案，若初步最优与次优方案得分差距小于设定阈值，则通过比较曲率最大值选择最终方案。

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