买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州旷行科技有限公司申请的专利一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建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：CN121093424B 。

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：202511077109.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建方法是由舒江鹏;夏哲;曾子粤;张从广;张晓武设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建方法，该方法包括：首先，为原始建筑信息模型的每个构件元素创建定向边界框，并基于定向边界框的体积对构件元素进行排序，根据定向边界框和计算点到模型最近体素网格距离为每个构件元素分配相应的点云数据；然后，基于卷积神经网络提取模型形状特征并迭代更新所选中的构件元素模型；最后，通过三角剖分和重网格化算法实现选中构件元素模型的精细化，高分辨率更新重建与点云数据相拟合的建筑信息模型。本发明能够基于现场扫取的三维点云数据实现建筑信息模型的高分辨率更新重建，可以在不改变原模型的语义信息的基础上，实现所选择构件模型的高分辨率几何更新，具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云数据的建筑信息模型构件级更新重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取实地点云数据和原始建筑信息模型数据，并对点云数据进行预处理； 2利用原始建筑信息模型的构件元素几何空间特征，为原始建筑信息模型的每个构件元素创建其对应的定向边界框； 3根据定向边界框的体积对构件元素进行排序，基于定向边界框和点云到建筑信息模型的最近体素网格距离为每个构件元素分配相应的点云数据，创建点云-构件元素匹配分组列表； 4从点云-构件元素匹配分组列表中选中目标构件组，使用卷积神经网络提取模型形状特征并迭代更新所选中的构件元素模型，创建所选中的目标构件的初步更新模型； 所述步骤4中，所述卷积神经网络采用基于U-Net编码器-解码器模型架构搭建而成，具体包括网格卷积层、网格池化层和网格反池化层；卷积神经网络的输入数据包括对应的建筑信息模型数据和一项恒定随机噪声向量，其中建筑信息模型数据以三维张量的形式在卷积神经网络中传递，恒定随机噪声向量用于在每次迭代中随机初始化模型权重；卷积神经网络的输出为由一系列相对位移边组成的数组列表； 所述步骤4中，在迭代更新所选中的构件元素模型时，根据卷积神经网络输出的由一系列相对位移边组成的数组列表进行重建后得到顶点相对位移，根据顶点相对位移和上一次的构件元素模型重建新的构件元素模型，并对新建的构件元素模型进行均匀采样得到均匀采样点集，基于均匀采样点集和实地点云数据集计算双向倒角距离作为损失函数，以最小化损失函数值为优化目标，反向传播更新卷积神经网络的模型参数，以迭代更新构件元素模型，得到目标构件的初步更新模型； 5根据目标构件的初步更新模型，通过三角剖分和重网格化算法实现目标构件的构件元素模型的精细化，创建目标构件与点云数据相拟合的高分辨率更新模型； 6针对所选中的目标构件元素，根据高分辨率更新模型替代原始建筑信息模型中的原始几何模型，以实现建筑信息模型的构件级更新。

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杭州旷行科技有限公司，其通讯地址为：311202 浙江省杭州市萧山区经济技术开发区启迪路198号2幢B2-303-235室-2；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。