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龍圖騰網(wǎng)恭喜莆田學(xué)院申請的專利基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法及系統(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：CN119624136B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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：202510147366.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0635；該發(fā)明授權(quán)基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法及系統(tǒng)是由彭穎;吳一可;李思晨;糜沁辰;陳苑鋒;饒雅麒;俞翔宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法及系統(tǒng)，涉及古建筑保護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控系統(tǒng)，包括有：多源數(shù)據(jù)采集模塊、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模塊、大模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模塊、風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警模塊、數(shù)字孿生動態(tài)管控模塊和修復(fù)決策模塊。本發(fā)明通過融合結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)、視覺圖像數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對古建筑狀態(tài)的全面感知；采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練的ViT?GPT模型與LSTM時(shí)間序列模型相結(jié)合，顯著提升了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的時(shí)序分析能力和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，能夠精準(zhǔn)預(yù)測古建筑未來的損傷概率和風(fēng)險(xiǎn)趨勢，填補(bǔ)了現(xiàn)有技術(shù)在長時(shí)間跨度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測上的不足。

本發(fā)明授權(quán)基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于大模型的古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測管控方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1，多源數(shù)據(jù)采集：獲取古建筑關(guān)鍵部位的結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)、古建筑表面的視覺圖像數(shù)據(jù)、古建筑整體的環(huán)境數(shù)據(jù)；步驟S2，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：對步驟S1獲取的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括小波變換降噪、標(biāo)準(zhǔn)化、主成分分析降維；對結(jié)構(gòu)狀態(tài)數(shù)據(jù)、視覺圖像數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及融合，得到多模態(tài)融合特征的高維特征向量；步驟S3，大模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：基于步驟S2的特征提取及融合，采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練的ViT-GPT模型，結(jié)合LSTM時(shí)間序列預(yù)測模型，建立古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，對未來3個(gè)月、6個(gè)月、12個(gè)月的古建筑損傷概率進(jìn)行預(yù)測，并輸出預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域和損傷等級；步驟S4，風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警：根據(jù)步驟S3的預(yù)測結(jié)果，利用貝葉斯動態(tài)閾值算法計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)等級，設(shè)定二級預(yù)警機(jī)制，當(dāng)預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)等級超過閾值時(shí)，觸發(fā)無人機(jī)自動巡檢，生成高光譜掃描圖；若風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)一步超過閾值，則調(diào)用有限元分析模型計(jì)算應(yīng)力分布，確定加固方案，并通過WebGIS可視化展示風(fēng)險(xiǎn)分布圖；所述預(yù)測結(jié)果包括風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域、損傷等級和損傷概率分布；所述風(fēng)險(xiǎn)等級的計(jì)算包括：從步驟S3輸出的預(yù)測結(jié)果中提取損傷概率，損傷等級和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域；采用貝葉斯動態(tài)閾值算法，綜合考慮不同時(shí)間范圍的預(yù)測損傷概率和損傷等級計(jì)算整體風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)：，其中為時(shí)間權(quán)重系數(shù)，滿足，為預(yù)測時(shí)間范圍的總時(shí)長；采用貝葉斯不確定性估計(jì)方法，計(jì)算損傷概率的置信區(qū)間，具體包括：通過多次對古建筑風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型進(jìn)行采樣獲取分布參數(shù)，包括輸出的損傷概率的均值和方差，利用正態(tài)分布假設(shè)，在置信水平下，得到損傷概率的置信區(qū)間為： ，其中為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)；根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和置信區(qū)間，動態(tài)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)等級，風(fēng)險(xiǎn)等級的劃分規(guī)則為： ，其中和為通過動態(tài)分段函數(shù)設(shè)定的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級閾值；步驟S5，數(shù)字孿生動態(tài)管控：基于步驟S4生成的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)字孿生模型，通過Unity-3D建模與有限元分析耦合技術(shù)，實(shí)時(shí)模擬古建筑結(jié)構(gòu)在不同環(huán)境壓力下的受力情況，生成結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性評估報(bào)告，并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化加固方案；所述風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)包括步驟S3的預(yù)測結(jié)果、風(fēng)險(xiǎn)等級、無人機(jī)巡檢反饋數(shù)據(jù)、有限元分析計(jì)算數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)分布圖；步驟S6，修復(fù)決策：結(jié)合步驟S5提供的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性評估報(bào)告和優(yōu)化加固方案，調(diào)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法獲取修復(fù)決策，自動生成修復(fù)材料選擇方案和施工方案，并經(jīng)過專家審核后實(shí)施。

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