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龙图腾网获悉江西省交通投资集团有限责任公司申请的专利基于云存储的地图导航数据高效处理系统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：CN119884275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510360525.4，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于云存储的地图导航数据高效处理系统是由万长明;吴志坚;王传飞;梁雪亮;杨明;魏智超;陈云介设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云存储的地图导航数据高效处理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于云存储的地图导航数据高效处理系统，该系统包括处理器和存储器，处理器执行存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：对导航地图上的位置数据点的分布情况进行分析，基于分析结果获取低密度集合和高密度集合，利用几何变换编码压缩算法对高密度集合中的数据点进行压缩得到压缩数据，利用LZ压缩算法对低密度集合中的数据点进行压缩得到压缩数据。且本发明不仅能够提高数据的压缩效果，还能提高数据的传输效率。

本发明授权基于云存储的地图导航数据高效处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云存储的地图导航数据高效处理系统，包括处理器和存储器，其特征在于，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如下步骤：获取导航地图上的位置数据点；将所述导航地图上的位置数据点均记为第1数据点，利用聚类参数为初始聚类参数的聚类算法对所有的所述第1数据点进行聚类，将聚类完成后所得到的聚类簇均记为第1聚类簇；根据各个第1聚类簇的聚类中心，获取得到各个第1聚类簇对应的核心集合，并均记为第1核心集合；根据各个第1核心集合中的所有数据点以及所述初始聚类参数，得到所述各个第1核心集合的紧密度表征值；判断所述各个第1核心集合的紧密度表征值是否大于第1紧密度阈值，若是，则将对应第1核心集合记为高密度集合，否则，则将对应第1核心集合记为低密度集合；获取任意两个第1聚类簇之间的相交区域，并均记为第一相交区域，判断所有的所述第一相交区域中的第1数据点总数量是否均不大于预设数量阈值，若是，则将不属于所述第1核心集合的所有第1数据点所构成的集合记为低密度集合，否则，则将不属于所述第1核心集合的所有第1数据点均记为第2数据点，并对所述初始聚类参数进行调整，根据调整后的聚类参数继续对所述第2数据点进行聚类，并根据聚类结果继续获取低密度集合和高密度集合；利用几何变换编码压缩算法对所述高密度集合中的数据点进行压缩，得到压缩数据，利用LZ压缩算法对所述低密度集合中的数据点进行压缩，得到压缩数据；对所述初始聚类参数进行调整，根据调整后的聚类参数继续对所述第2数据点进行聚类，并根据聚类结果继续获取低密度集合和高密度集合的方法，包括：将所述导航地图中的所有第2数据点构成的集合记为第2集合，并获取所述第2集合的紧密度表征值，根据所述第2集合的紧密度表征值和第1紧密度阈值，对所述初始聚类参数进行调整，得到第1调整聚类参数；利用聚类参数为所述第1调整聚类参数的聚类算法对所有的所述第2数据点进行聚类，将聚类完成后所得到的聚类簇均记为第2聚类簇；根据各个第2聚类簇的聚类中心，获取得到各个第2聚类簇对应的核心集合，并均记为第2核心集合；根据各个第2核心集合中的所有数据点以及所述第1调整聚类参数，得到所述各个第2核心集合的紧密度表征值；所述第2核心集合的紧密度表征值的获取方法与所述第1核心集合的紧密度表征值的获取方法相同；判断所述各个第2核心集合的紧密度表征值是否大于第2紧密度阈值，若是，则将对应第2核心集合记为高密度集合，否则，则将对应第2核心集合记为低密度集合；获取任意两个第2聚类簇之间的相交区域，并均记为第二相交区域，判断所有的所述第二相交区域中的第2数据点总数量是否均不大于预设数量阈值，若是，则将不属于所述第2核心集合的所有第2数据点所构成的集合记为低密度集合，否则，则将不属于所述第2核心集合的所有第2数据点均记为第3数据点，并对所述第1调整聚类参数进行调整，根据调整后的聚类参数继续对所述第3数据点进行聚类，并根据聚类结果再次获取低密度集合和高密度集合，以此进行类推，直至得到的所有低密度集合和高密度集合中包含导航地图上的所有位置数据点时停止。

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江西省交通投资集团有限责任公司，其通讯地址为：330108 江西省南昌市红谷滩区九龙湖风顺东街666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”。