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龍圖騰網(wǎng)獲悉中億豐數(shù)字科技集團股份有限公司申請的專利一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(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：CN120339540B 。

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：202510813459.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(tǒng)是由徐益娟;葉娟娟;汪慧君;袁杰;汪叢軍;鄒勝設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(tǒng)，涉及建筑數(shù)字孿生與三維建模融合技術(shù)領(lǐng)域，包括在建筑物布設(shè)多源設(shè)備，采集建筑多角度數(shù)據(jù)，進行類型區(qū)分與結(jié)構(gòu)化預(yù)處理。構(gòu)建并訓練自適應(yīng)深度網(wǎng)絡(luò)模型識別建筑特征，采用多類型增強策略提高模型魯棒性。利用融合算法實現(xiàn)點云拼接與坐標統(tǒng)一，基于多維閾值實現(xiàn)孿生模型更新與同步。本發(fā)明所述方法為深度模型建立高質(zhì)量輸入；使建筑結(jié)構(gòu)特征識別具備魯棒性與精度優(yōu)勢；使孿生模型具備動態(tài)可更新能力。三者形成完整閉環(huán)，最終突破了傳統(tǒng)重建方法在精度、穩(wěn)定性和更新性上的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)了面向復(fù)雜場景的建筑數(shù)字孿生三維建模新路徑。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大模型的建筑數(shù)字孿生三維重建方法，其特征在于，包括： 在建筑物布設(shè)多源設(shè)備，采集建筑多角度數(shù)據(jù)，進行類型區(qū)分與結(jié)構(gòu)化預(yù)處理； 構(gòu)建并訓練自適應(yīng)深度網(wǎng)絡(luò)模型識別建筑特征，采用多類型增強策略提高模型魯棒性； 利用融合算法實現(xiàn)點云拼接與坐標統(tǒng)一，基于多維閾值實現(xiàn)孿生模型更新與同步； 利用融合算法實現(xiàn)點云拼接與坐標統(tǒng)一包括，將經(jīng)增強策略后的點云數(shù)據(jù)以建筑中心點為基準，統(tǒng)一變換至全局世界坐標系，采用基于特征點匹配的初始配準策略將不同源點云進行粗對齊；使用迭代最近點算法進行精配準，所有點云數(shù)據(jù)配準完成后，依據(jù)密度與質(zhì)量閾值進行加權(quán)合并處理，生成單一高密度點云模型；采用泊松曲面重建算法對已融合點云進行全局法向量重估，并構(gòu)建連續(xù)可拓撲結(jié)構(gòu)的三角網(wǎng)格模型，三角網(wǎng)格與原點云通過映射表建立一一映射關(guān)系； 構(gòu)建并訓練自適應(yīng)深度網(wǎng)絡(luò)模型識別建筑特征包括， 基于結(jié)構(gòu)化預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建帶有標簽的圖像數(shù)據(jù)集與點云數(shù)據(jù)集，圖像數(shù)據(jù)標簽包括邊緣、轉(zhuǎn)角、結(jié)構(gòu)連接部位，點云數(shù)據(jù)標注建筑層數(shù)、窗口區(qū)域與邊緣點； 構(gòu)建自適應(yīng)深度網(wǎng)絡(luò)模型，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基礎(chǔ)上嵌入注意力機制模塊和多尺度提取結(jié)構(gòu)，并引入跳躍連接用于特征補償； 點云數(shù)據(jù)采用基于動態(tài)圖結(jié)構(gòu)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建邊權(quán)張量增強局部結(jié)構(gòu)保持能力； 訓練中采用交叉熵損失函數(shù)配合均方誤差組合損失，優(yōu)化算法采用Adam變步長策略； 利用融合算法實現(xiàn)點云拼接與坐標統(tǒng)一包括， 將經(jīng)增強策略后的點云數(shù)據(jù)以建筑結(jié)構(gòu)中心點設(shè)定為全局參考原點，基于原點構(gòu)建統(tǒng)一的世界坐標系，將來自不同設(shè)備和視角的點云數(shù)據(jù)通過坐標變換映射至世界坐標系下； 初始配準采用基于三維特征點的匹配策略，對每組點云提取幾何顯著性特征點，包括邊緣點、角點及曲率突變點，使用基于距離與法向一致性的匹配算法在相鄰點云之間進行特征點對應(yīng)關(guān)系匹配，通過計算對應(yīng)點間的最優(yōu)剛性變換矩陣，完成初步的空間對齊； 完成初配準后，采用迭代最近點算法對各組點云進行精配準，在每次迭代中，重新計算最近點對關(guān)系并根據(jù)誤差最小化原則不斷優(yōu)化變換矩陣，直到預(yù)設(shè)誤差閾值滿足； 精配準完成后，對所有點云數(shù)據(jù)按空間劃分為固定尺寸體素網(wǎng)格，統(tǒng)計每個體素中的點數(shù)與點間均方距作為密度與質(zhì)量評價指標，若體素內(nèi)數(shù)據(jù)密度滿足閾值且距離方差低于設(shè)定標準，則保留區(qū)域點云，否則剔除，最終生成稠密且均勻分布的單一高密度點云模型； 采用泊松曲面重建算法，對所述點云模型進行全局法向量估計，對每個點估算其鄰域中點法向量方向并統(tǒng)一朝向，之后構(gòu)建隱式函數(shù)場，通過八叉樹空間分區(qū)構(gòu)建全局積分場函數(shù)，重建出封閉性連續(xù)的三角網(wǎng)格模型，同時記錄每個網(wǎng)格面與原始點之間的空間映射關(guān)系，形成結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的一一映射表。

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