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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東浪潮智慧建筑科技有限公司申請的專利一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)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：CN119167792B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202411605271.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由劉浩瑞;李啟凱;楊帆;高宏杰;李亮設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于負(fù)荷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：收集建筑的圖像數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，從用電數(shù)據(jù)中提取出時間序列特征；利用邊緣檢測、特征點識別和語義分割技術(shù)，從圖像數(shù)據(jù)中提取出圖像特征；通過多視圖幾何技術(shù)和表面重建方法，利用圖像特征生成三維點云，并使用Revit軟件將三維模型轉(zhuǎn)換為BIM模型；基于用電數(shù)據(jù)和建筑內(nèi)部設(shè)備的功率，計算太陽輻射和內(nèi)部熱源，并使用隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練冷熱負(fù)荷預(yù)測模型；采用在線學(xué)習(xí)和網(wǎng)格搜索技術(shù)動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化冷熱負(fù)荷預(yù)測模型，將實時用電數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)輸入冷熱負(fù)荷預(yù)測模型，生成建筑冷熱負(fù)荷預(yù)測結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種建筑冷熱負(fù)荷自適應(yīng)計算方法，其特征在于，包括：收集建筑的圖像數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，從用電數(shù)據(jù)中提取出時間序列特征；利用邊緣檢測、特征點識別和語義分割技術(shù)，從圖像數(shù)據(jù)中提取出圖像特征；通過多視圖幾何技術(shù)和表面重建方法，利用提取的圖像特征生成三維點云，并使用Revit軟件將三維模型轉(zhuǎn)換為BIM模型；基于用電數(shù)據(jù)和建筑內(nèi)部設(shè)備的功率，結(jié)合PySolar庫計算太陽輻射和內(nèi)部熱源，并使用隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練冷熱負(fù)荷預(yù)測模型；采用在線學(xué)習(xí)和網(wǎng)格搜索技術(shù)動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化冷熱負(fù)荷預(yù)測模型，將實時用電數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)輸入冷熱負(fù)荷預(yù)測模型，生成建筑冷熱負(fù)荷預(yù)測結(jié)果；所述收集建筑的圖像數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理后，從用電數(shù)據(jù)中提取出時間序列特征，包括：通過無人機和手持相機從多個角度采集建筑內(nèi)外部關(guān)鍵部位的照片，生成圖像數(shù)據(jù)；使用OpenCV庫依次對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像增強處理、幾何校正處理，并通過LabelMe工具使用矩形框或多邊形框標(biāo)注圖像中的關(guān)鍵部位；將標(biāo)注結(jié)果保存為JSON文件；所述利用邊緣檢測、特征點識別和語義分割技術(shù)，從圖像數(shù)據(jù)中提取出圖像特征，包括：根據(jù)圖像數(shù)據(jù)，使用Canny算法，依次通過高斯濾波、梯度計算、非極大值抑制和雙閾值檢測，檢測出圖像的邊緣信息；采用SIFT算法，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)構(gòu)建尺度空間和差分高斯金字塔，檢測極值點并計算描述子，識別出圖像數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征點，確定出關(guān)鍵特征點的位置和描述子；使用MaskR-CNN模型，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)提取圖像數(shù)據(jù)的高級特征并生成區(qū)域，對每個候選區(qū)域進(jìn)行分類和邊界框回歸，生成每個候選區(qū)域的分割掩碼；所述通過多視圖幾何技術(shù)和表面重建方法，利用提取的圖像特征生成三維點云，并使用Revit軟件將三維模型轉(zhuǎn)換為BIM模型，包括：基于圖像的邊緣信息、關(guān)鍵特征點的位置和描述子以及每個候選區(qū)域的分割掩碼，通過匹配不同視角下的特征點，使用相機標(biāo)定參數(shù)和三角測量法構(gòu)建三維點云，并通過表面重建方法將三維點云轉(zhuǎn)化為三維模型；將三維模型轉(zhuǎn)換為BIM格式，并使用Revit軟件標(biāo)注出墻體材料、窗戶類型、設(shè)備位置，生成BIM模型。

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