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龙图腾网获悉深圳市创点数科技术有限公司申请的专利一种工程造价预测方法、系统、设备及可读存储介质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：CN118096200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311674280.X，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种工程造价预测方法、系统、设备及可读存储介质是由涂悦;郑波;袁国明设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工程造价预测方法、系统、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种工程造价预测方法、系统、设备及可读存储介质，通过获取工程设计灰度图，根据预设的识别窗口确定工程设计灰度图的倾斜特征矩阵，进而确定工程设计灰度图中每个像素点的灰度邻异值，根据所有像素点的灰度邻异值确定工程设计灰度图中的所有建筑主体及每个建筑主体的建筑覆域度；对于每个建筑主体，确定该个建筑主体内每个像素点的多个共生斜差值，根据所有的共生斜差值确定多个灰度似纹矩阵，根据所有灰度似纹矩阵确定该个建筑主体的材质参量集；通过每个建筑主体的材质参量集确定该个建筑主体的材料类型，可以更精确的确定工程项目中各种工程材料的需求量，能够更精确的对工程材料造价进行预估，从而提高工程材料造价预估的准确度。

本发明授权一种工程造价预测方法、系统、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工程造价预测方法，其特征在于，包括： 获取工程设计灰度图，根据预设的识别窗口对工程设计灰度图进行倾斜特征提取，得到倾斜特征矩阵； 根据所述倾斜特征矩阵确定所述工程设计灰度图中每个像素点的灰度邻异值，根据所有像素点的灰度邻异值确定工程设计灰度图中的所有建筑主体及每个建筑主体的建筑覆域度； 对于每个建筑主体，确定该个建筑主体内每个像素点的多个共生斜差值，根据所有的共生斜差值确定多个灰度似纹矩阵； 根据所有灰度似纹矩阵确定该个建筑主体的材质参量集，通过每个建筑主体的材质参量集确定该个建筑主体的材料类型，进而由每个建筑主体的材料类型和每个建筑主体的建筑覆域度对工程材料造价进行预测； 根据预设的识别窗口对工程设计灰度图进行倾斜特征提取，得到倾斜特征矩阵具体包括： 根据所述识别窗口的大小确定所述工程设计灰度图中每个像素点的横向变化率和纵向变化率； 根据工程设计灰度图中每个像素点的横向变化率和纵向变化率确定该个像素点的倾斜特征值，进而得到倾斜特征矩阵，其中，所述每个像素点的倾斜特征值根据下述公式确定： 其中，为倾斜特征矩阵中第行第列的倾斜特征值，为工程设计灰度图中第行第列像素点的横向变化率，为工程设计灰度图中第行第列像素点的纵向变化率，表示求反正切值； 所述灰度邻异值根据下述公式确定： 其中，为工程设计灰度图中第行第列像素点的灰度邻异值，为倾斜特征矩阵中第行第列的倾斜特征值，为倾斜特征矩阵中第行第列的倾斜特征值，为倾斜特征矩阵中第行第列的倾斜特征值，为倾斜特征矩阵中第行第列的倾斜特征值，为工程设计灰度图中第行第列像素点的纵向变化率，为工程设计灰度图中第行第列像素点的纵向变化率，为工程设计灰度图中第行第列像素点的横向变化率，为工程设计灰度图中第行第列像素点的横向变化率； 灰度邻异值反应了对应的像素点与周围相邻像素点的相似情况，该灰度邻异值越大，说明对应的像素点与周围像素点差异越大，则该个像素点越有可能是工程设计灰度图中两个区域的边界； 根据所有像素点的灰度邻异值确定工程设计灰度图中的所有建筑主体及每个建筑主体的建筑覆域度具体包括： 根据预设的灰度邻异阈值和所有的灰度邻异值确定工程设计轮廓矩阵； 根据所述工程设计轮廓矩阵确定所述工程设计灰度图中的所有建筑主体及每个建筑主体的建筑覆域度； 根据所述工程设计轮廓矩阵确定所述工程设计灰度图中的所有建筑主体及每个建筑主体的建筑覆域度具体包括： 将所述工程设计轮廓矩阵中值为1的点作为建筑主体的边界，进而识别出所有建筑主体； 确定每个建筑主体内的像素点个数； 根据每个建筑主体内的像素点个数和工程设计灰度图的比例尺确定该个建筑主体的面积； 建筑覆域度是指工程设计灰度图中对应的建筑主体的覆盖区域的大小； 对于每个建筑主体，确定该个建筑主体内每个像素点的多个共生斜差值，其中，所述共生斜差值根据下述公式确定： 其中，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的第1个共生斜差值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的第2个共生斜差值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的第3个共生斜差值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的第4个共生斜差值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的灰度值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的灰度值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的灰度值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的灰度值，为工程设计灰度图中第行第列的像素点的灰度值； 像素点的共生斜差值是用于衡量该个像素点在该个共生斜差值对应的方向上的灰度变化程度的参数； 根据所有的共生斜差值确定多个灰度似纹矩阵采用下述步骤实现： 获取每个建筑主体内每个像素点的灰度值和多个共生斜差值； 根据每个建筑主体内所有像素点的灰度值和所有共生斜差值确定该个建筑主体的多个灰度似纹矩阵，其中，各个灰度似纹矩阵根据下述公式确定： 其中，为第个建筑主体的第个灰度似纹矩阵中第行第列的灰度共生值，代表第个建筑主体中灰度值为且第个共生斜差值为的像素点的总数； 灰度似纹矩阵是多个灰度共生值构成的矩阵，每个灰度共生值是代表对应的像素点邻域内灰度变化程度相等，即纹理相似的像素点的出现频率； 所述材质参量集根据下述公式确定： 为第个建筑主体的材质参量集中第个材质参量，为第个建筑主体的第个灰度似纹矩阵中第行第列的灰度共生值； 所述材质参量集是用于辨别对应建筑主体的材料类别的参数集合，该材质参量集中的每个材质参量是从对应的方向提取出的建筑主体中的材料纹理特征。

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