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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳大學(xué)申請的專利基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120355715B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510846225.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法及系統(tǒng)是由曹香鵬;王東升;崔宏志;徐旻設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法及系統(tǒng)，解決了混凝土工作性能參數(shù)的快速檢測較為麻煩的問題，其方法包括：基于多模態(tài)視覺大模型的空間語義理解能力，結(jié)合多視圖立體視覺與結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)，重建混凝土漿體的三維幾何結(jié)構(gòu)，提取形態(tài)特征參數(shù)，形成特征向量；將特征向量輸入預(yù)訓(xùn)練的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合時(shí)空特征并結(jié)合流變學(xué)算法，識別各類工作性能參數(shù)；采用集成學(xué)習(xí)融合至少3次識別結(jié)果，通過流體仿真平臺基于流體動(dòng)力學(xué)基本方程驗(yàn)證參數(shù)；基于驗(yàn)證結(jié)果，生成包含材料組分的配合比優(yōu)化建議。本申請具有如下效果：實(shí)現(xiàn)混凝土工作性能參數(shù)的非接觸式快速測量，提升精度與效率，并提供了配合比優(yōu)化建議。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)視覺大模型的混凝土工作性能測量方法，其特征在于，包括： 采集獲取混凝土漿體在不同施工階段的多角度圖像、連續(xù)視頻序列及環(huán)境參數(shù)，構(gòu)建多維度時(shí)空數(shù)據(jù)集； 通過預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)視覺大模型識別圖像中的標(biāo)準(zhǔn)參照物，運(yùn)用特征匹配算法建立圖像像素坐標(biāo)系與物理世界坐標(biāo)系的比例映射關(guān)系； 基于多模態(tài)視覺大模型的空間語義理解能力，結(jié)合多視圖立體視覺與結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)，重建混凝土漿體的三維幾何結(jié)構(gòu)，提取形態(tài)特征參數(shù)，形成特征向量； 將特征向量輸入預(yù)訓(xùn)練的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合時(shí)空特征并結(jié)合流變學(xué)算法，識別各類工作性能參數(shù)； 采用集成學(xué)習(xí)融合至少3次識別結(jié)果，通過流體仿真平臺基于流體動(dòng)力學(xué)基本方程驗(yàn)證參數(shù)； 基于驗(yàn)證結(jié)果，利用非支配排序遺傳算法，以施工性能和材料成本為多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，生成包含材料組分的配合比優(yōu)化建議； 在混凝土攪拌、運(yùn)輸或澆筑過程中，基于多模態(tài)視覺大模型的空間語義理解能力，結(jié)合多視圖立體視覺與結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)，重建混凝土漿體的三維幾何結(jié)構(gòu)，提取形態(tài)特征參數(shù)，形成特征向量包括： 基于多視圖立體視覺技術(shù)，對分割后的混凝土漿體進(jìn)行三維重建，構(gòu)建其表面的點(diǎn)云模型； 通過結(jié)構(gòu)光掃描技術(shù)獲取混凝土表面的高精度紋理信息，與點(diǎn)云模型融合，得到更精確的三維幾何結(jié)構(gòu)； 利用多模態(tài)視覺大模型的空間語義理解能力，對三維幾何結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，識別混凝土漿體在不同位置的形態(tài)特征； 若形態(tài)特征為表面的連續(xù)曲線變化，則通過數(shù)學(xué)擬合方法對曲線進(jìn)行建模，提取曲線的曲率、斜率，以量化曲線的變化程度； 若形態(tài)特征為邊角處的弧狀形狀，采用基于幾何模型的方法進(jìn)行精確描述，計(jì)算弧的半徑、圓心位置以及弧長； 將提取的形態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行組合和篩選，形成與混凝土流變特性相關(guān)的特征向量； 將特征向量輸入預(yù)訓(xùn)練的多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，融合時(shí)空特征并結(jié)合流變學(xué)算法，識別各類工作性能參數(shù)包括： 使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理特征向量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，提取混凝土在攪拌、運(yùn)輸、澆筑各階段的動(dòng)態(tài)變化特征,同時(shí)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對混凝土三維幾何結(jié)構(gòu)的空間特征進(jìn)行二次提取,將時(shí)間維度特征向量與空間維度特征向量進(jìn)行張量拼接，構(gòu)建包含時(shí)空信息的復(fù)合特征表示； 在多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層引入Bingham模型、Herschel-Bulkley模型的本構(gòu)方程作為物理約束，將時(shí)空復(fù)合特征向量映射至流變參數(shù)空間； 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的多分支結(jié)構(gòu)，并行計(jì)算混凝土的粘度、剪切應(yīng)力、屈服強(qiáng)度、觸變性指數(shù)，結(jié)合實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)構(gòu)建修正函數(shù)，對初始識別結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償，輸出最終精準(zhǔn)的工作性能參數(shù)測量值。

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