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龍圖騰網恭喜江蘇星湖科技有限公司申請的專利基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119206123B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411699450.4，技術領域涉及：G06T17/10；該發明授權基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統及方法是由尤萬成;鄭良章;劉海波;方超;張志;梁標;石奇隆;李文洲;占樂愛;李金花;丁寧設計研發完成，并于2024-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統及方法，涉及電網建筑工程技術領域。該系統包括：數據采集模塊、數據預處理模塊、數據匹配模塊、數據融合模塊、進度檢測模塊和反饋模塊，數據匹配模塊將點云數據和全景圖像中進行匹配，應用克隆選擇算法優化匹配參數，構建現場三維基礎數據；數據融合模塊對BIM模型與現場三維基礎數據進行深度融合，使用GeoBIM技術構建施工進度檢測的三維融合模型；進度檢測模塊將實時采集的施工現場的全景圖像與所述三維融合模型進行逐幀比對，自動檢測施工進度，實現了施工現場數據的高效采集、精確處理與實時監測，通過自動化進度檢測和實時反饋顯著提升了施工管理的效率與決策能力。

本發明授權基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于三維模型與現場數據融合的施工進度檢測系統，其特征在于，所述系統包括：數據采集模塊，用于通過無人機搭載的激光雷達和全景相機，采集鐵塔施工現場的點云數據和全景圖像，通過5G模塊實時傳輸至云端存儲和處理平臺，具體包括：在施工開始階段采集點云數據和全景圖像，在施工監測階段實時采集施工現場的全景圖像；數據預處理模塊，用于對點云數據進行去噪、濾波、語義分割的預處理操作，并對全景圖像進行矯正和拼接；數據匹配模塊，用于通過RTK坐標將預處理后的點云數據與全景圖像進行關聯，使用4PCS算法選擇點云數據和全景圖像中幾何特征的四點子集進行粗匹配，再應用克隆選擇算法優化匹配參數，通過漸進式優化完成全局高精度匹配，構建現場三維基礎數據；所述應用克隆選擇算法優化匹配參數，通過漸進式優化完成全局高精度匹配，方法包括：基于4PCS算法粗匹配結果中的旋轉矩陣和平移向量初始化抗體種群，每個抗體為一個旋轉矩陣和平移向量組合，表示為： ； ；式中，表示抗體種群，和是隨機擾動后的第b個旋轉矩陣和平移向量，為種群大小；為擾動幅度控制因子，和是隨機噪聲矩陣；將每個抗體應用于點云數據的變換，公式為：，其中，是預處理后的任一點云數據，是變換后的點云數據；定義匹配誤差作為適應度函數，匹配誤差最小的適應度作為最佳適應度，計算每個抗體適應度值，公式為： ；式中，n為匹配點的數量；是第個點云數據在第個抗體變換下的新坐標；為全景圖像中與新坐標對應的點；根據適應度值選擇高適應度抗體進行克隆，克隆數量與適應度成反比，表示為： ；式中，c為克隆比例因子；表示向下取整符號，以確保克隆數量是整數；對每個克隆的抗體進行變異，生成新抗體種群，其中和為變異后的第b個旋轉矩陣和平移向量，；從變異后的新抗體種群中選擇適應度最高的個抗體作為精英抗體直接進入下一代，淘汰低適應度抗體，避免誤差積累；在每一輪迭代優化后，計算抗體群體適應度的變化幅度，公式為： ；式中，為第T-1輪迭代中抗體的適應度，為第T輪迭代中抗體的適應度；如果變化幅度小于預設閾值，則認為當前優化已達到收斂，引入局部曲率和表面法向量更新全局旋轉矩陣和平移向量，公式為： ；式中，K為點云數據中當前點的鄰域點數量，為第個鄰域點的法向量，為鄰域點的法向量均值；數據融合模塊，用于輸入BIM模型，并從現場三維基礎數據中定位塔基坐標，通過塔基坐標對BIM模型與現場三維基礎數據進行深度融合，使用GeoBIM技術構建施工進度檢測的三維融合模型；進度檢測模塊，用于將實時采集的施工現場的全景圖像與所述三維融合模型進行逐幀比對，自動檢測施工進度，并生成施工進度檢測結果和施工進度報告；反饋模塊，用于將所述施工進度報告實時反饋至施工管理平臺，供施工管理人員進行決策。

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