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龙图腾网恭喜武昌理工学院申请的专利基于人工智能的智能建筑测量系统及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：CN117314869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202311304528.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的智能建筑测量系统及方法是由王雷;吴博;苏瑞雪;周琴;黄海云;孙庭艳设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智能建筑测量系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑测量领域，尤其涉及基于人工智能的智能建筑测量系统及方法。首先，采集待测量建筑全部测量点的多角度点云数据，将多角度点云数据映射到深度图像上，提取深度图像中节点的隐含表示；然后，对深度图像进行自适应视差优化，使用图卷积网络处理点云数据，得到每个点的新特征表示，并使用自注意力机制进一步提高特征的质量；最后，构建测量点识别神经网络模型，识别出点云图像特征信息对应的待测量点，得到实际建筑待测量点的测量数据。解决了现有技术没有高效处理和优化测量数据，导致数据中存在噪声、遮挡、伪影等问题，以及对点云数据的特征提取不够精确和在自动识别测量点方面存在困难，需要人工干预的问题。

本发明授权基于人工智能的智能建筑测量系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智能建筑测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：采集待测量建筑全部测量点的多角度点云数据，将多角度点云数据映射到深度图像上，通过变分图自编码器提取深度图像中节点的隐含表示；S200：采用自适应视差优化算法对深度图像进行自适应视差优化，所述自适应视差优化算法首先计算每个像素点的深度值，然后计算局部和全局视差梯度，动态地调整视差优化参数，并使用调整后的视差优化参数进行视差优化；在自适应视差优化算法的实现过程中，为每个像素点计算一个深度值，所述深度值是基于该像素点到雷达中心的距离；量化每个像素点的深度变化率，计算每个像素点的视差梯度，识别深度变化的边缘，计算视差梯度；进一步计算全局视差梯度；根据所述全局视差梯度，动态地调整视差优化参数，使用调整后的参数进行视差优化；所述视差优化对初步提取的特征进行了优化和清洗；S300：使用图卷积网络进一步处理点云数据，得到每个点的新特征表示，并使用自注意力机制进一步提高特征的质量；S400：构建测量点识别神经网络模型，识别出点云图像特征信息对应的待测量点，得到实际建筑待测量点的测量数据。

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