申请号：CN202311304528.3

代理机构：北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙) 11823

发明人：王雷; 吴博; 苏瑞雪; 周琴; 黄海云; 孙庭艳

申请（专利权）人：武昌理工学院

申请人所在国家/地区/组织：CN

公开日期（公开）：2023.12.29

公开日期（授权）：2025.03.18

IPC分类（公开）：G06T7/00;G06N3/0464;G06V10/75;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0455;G06V10/40

IPC分类（授权）：G06T7/00;G06N3/0464;G06V10/75;G06V10/74;G06V10/82;G06N3/0455;G06V10/40

摘要：

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。