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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利面向建筑数字孪生构建的相机智能布置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：CN118965638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202410934420.0，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权面向建筑数字孪生构建的相机智能布置方法是由周小平;李想;马成玺;吴慧彬;张天艺设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向建筑数字孪生构建的相机智能布置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑数字孪生技术领域，特别是涉及面向建筑数字孪生构建的相机智能布置方法，包括：获取待布置场景；对所述待布置场景进行预处理，获取障碍物区域和可监控区域；通过所述障碍物区域和可监控区域获取相机的初步布置方案，基于MAPPO算法对所述初步布置方案进行优化，获取最终布置方案；基于所述最终布置方案完成所述待布置场景内的相机布置。本发明基于MAPPO算法分析和调整摄像头的具体位置和角度，对监控摄像机的布局进行优化，显著提高了覆盖率。

本发明授权面向建筑数字孪生构建的相机智能布置方法在权利要求书中公布了：1.面向建筑数字孪生构建的相机智能布置方法，其特征在于，包括： 获取待布置场景； 对所述待布置场景进行预处理，获取障碍物区域和可监控区域； 通过所述障碍物区域和可监控区域获取相机的初步布置方案，基于MAPPO算法对所述初步布置方案进行优化，获取最终布置方案； 基于所述最终布置方案完成所述待布置场景内的相机布置； 其中，基于MAPPO算法对所述初步布置方案进行优化，获取最终布置方案包括： 将相机作为智能体，设计所述智能体的状态空间、动作空间、奖励函数； 在Actor网络中，定义所述智能体的策略网络和策略网络目标函数； 在Critic网络中，定义所述智能体的价值网络和价值网络目标函数； 在所述策略网络、价值网络、状态空间、动作空间的约束下，以所述奖励函数、策略网络目标函数、价值网络目标函数为优化目标，对所述智能体的状态和动作进行迭代更新，获取所述最终布置方案； 所述状态空间为： S＝[s1,s2,s3,…,si] 其中，S为状态空间，si为第i个智能体的状态； 所述动作空间包括：移动、旋转和数量调整； 所述奖励函数为： R＝∑RNewCov+Rove+Rbli+RAll_cov+Redge+Rnum 其中，R为奖励函数，RNewCov为新增覆盖奖励、RAll_cov为完成所有覆盖奖励、Rove为视场重叠奖励、Rbli为盲区奖励、Redge为格栅地图区域边界奖励、Rnum为相机数量增加奖励； 所述策略网络为所述策略网络目标函数为： 其中，a为智能体在状态s下采取的动作，θ为策略网络的参数，为期望，为优势函数，表示采取动作at在状态st下相对于平均的预期回报增益，cliprtθ,1-ε,1+ε为策略更新幅度，ε为常数；为策略比率，θold为策略网络前一次的参数； 所述价值网络为所述价值网络目标函数为： 其中，φi为价值网络的参数，Vt target为目标价值函数。

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