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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多分支图神经网络的道路网络简化方法、装置、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：CN121659814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610182931.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多分支图神经网络的道路网络简化方法、装置、设备及存储介质是由桂瑰;李汶霖;邢璐;谢晓天;杨超;杜城龙设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分支图神经网络的道路网络简化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多分支图神经网络的道路网络简化方法、装置、设备及存储介质，涉及道路网络简化技术领域。通过多分支图神经网络融合提取道路网络的全局拓扑、局部邻域及注意力加权特征，经过线性融合生成统一节点嵌入；然后基于无监督节点重要性评估与动态阈值优化识别冗余节点；采用多判据协同渐进式剪枝策略，保护关键节点并实施动态连通性修复。该方法在保证几何保真度、拓扑一致性与语义完整性的同时，还实现了道路网络的高效自适应简化。

本发明授权基于多分支图神经网络的道路网络简化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多分支图神经网络的道路网络简化方法，其特征在于，包括： 对原始道路网络数据进行预处理，构建层次化图结构，包括提取节点、路径及空间关系，建立道路拓扑图，并进行地图投影变换与道路等级分类； 通过并联的GCN、GraphSAGE和GAT分支在所述图结构分别提取道路网络的全局拓扑特征、局部邻域特征及注意力加权特征； 将GCN分支学习到的全局拓扑特征、GraphSAGE分支产生的局部邻域特征以及GAT分支生成的注意力加权特征进行拼接，生成统一的节点嵌入表示； 构建的关于图自编码器的无监督节点重要性评估体系，以在所述节点嵌入表示中计算节点重要性得分，结合动态阈值优化机制识别冗余节点； 采用多判据协同的渐进式剪枝策略，保护拓扑关节点、高等级道路节点及地理实体质心节点，并实施动态连通性修复； 通过多维度质量评估体系量化简化结果的几何保真度、拓扑一致性与语义完整性； 根据多尺度剪枝比例参数生成优化后的道路网络，输出满足应用需求的简化结构； 其中，所述通过并联的GCN、GraphSAGE和GAT分支在所述图结构分别提取道路网络的全局拓扑特征、局部邻域特征及注意力加权特征的步骤，包括： GCN分支通过谱图卷积操作捕捉全局拓扑依赖，其传播公式为： 其中和分别表示第层的节点特征矩阵和可训练权重矩阵；，A为原始邻接矩阵，则为单位矩阵；表示的度矩阵； GraphSAGE分支采用均值聚合邻居特征，计算公式为： 其中表示邻居节点集合，和分别表示邻居节点和在当前层的特征向量；为一个可学习的权重矩阵；为非线性激活函数； GAT分支通过集成边属性的注意力机制加权聚合邻居特征，注意力系数计算为： 其中为一个可学习权重；和表示节点和的特征向量；表示边的特征向量；则为拼接操作。

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