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龙图腾网获悉南京中理外轮理货有限公司申请的专利一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及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：CN120339551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510827631.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质是由周林华;陈建武;鱼兆生;吴勇;陈业设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质，涉及堆场测量领域。在该方法中，控制无人机按照预设飞行路径飞行以采集港口中各个目标货堆的测量图像和点云数据，对测量图像和点云数据进行配准，并将配准后的测量图像和点云数据进行融合以生成融合后的数据集；将数据集输入到预设深度卷积神经网络中，生成目标货堆的初步三维模型，并将初步三维模型输入生成对抗网络中生成目标三维模型；获取目标货堆的货物特性数据和环境因子数据，并根据货物特性数据和环境因子数据构建目标货堆的密度模型；根据目标三维模型和密度模型计算目标货堆的质量数据。实施本申请提供的技术方案，能够更准确、高效地完成港口堆场货物测量。

本发明授权一种基于无人机的3D堆场测量方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的3D堆场测量方法，其特征在于，应用于港口管理平台，所述方法包括： 控制无人机按照预设飞行路径飞行以采集港口中各个目标货堆的测量图像和点云数据，对所述测量图像和所述点云数据进行配准，并将配准后的所述测量图像和所述点云数据进行融合以生成融合后的数据集； 将所述数据集输入到预设深度卷积神经网络中，生成所述目标货堆的初步三维模型，并将所述初步三维模型输入生成对抗网络中生成目标三维模型； 获取所述目标货堆的货物特性数据和环境因子数据，并根据所述货物特性数据和所述环境因子数据构建所述目标货堆的密度模型，所述货物特性数据包括货物来源、运输方式、存储时间和堆放方式，所述环境因子数据包括温度、湿度、风速、气压和光照强度； 根据所述目标三维模型和所述密度模型计算所述目标货堆的质量数据， 所述将所述初步三维模型输入生成对抗网络中生成目标三维模型包括： 构建三维模型特征表，对三维模型的特征元素进行编码，所述特征元素包括几何特征和拓扑结构，每个特征元素有唯一索引； 当接收到所述初步三维模型时，查找所述初步三维模型的特征元素在所述三维模型特征表中的索引，使用所述索引从预设嵌入矩阵中检索对应的嵌入向量，并根据所述嵌入向量构建嵌入向量序列； 对于所述嵌入向量序列，计算每个特征元素与其他特征元素之间的相关性得分，根据所述相关性得分构建注意力权重矩阵，并根据所述注意力权重矩阵对所述嵌入向量序列进行加权求和，以得到每个特征元素的上下文表示； 使用图嵌入技术将所述上下文表示融入到所述生成对抗网络中，并通过所述生成对抗网络生成目标三维模型， 所述通过所述生成对抗网络生成目标三维模型包括： 通过所述生成对抗网络的生成器生成样本模型，并将所述样本模型和所述初步三维模型均输入所述生成对抗网络的判别器中； 根据所述判别器对所述样本模型和所述初步三维模型的判别结果计算所述生成器和所述判别器的损失函数，通过反向传播算法更新所述生成器和所述判别器的参数，并通过更新后的所述生成器和所述判别器进行新一轮的迭代； 当生成对抗网络达到预设的迭代次数或性能收敛时，生成器生成中间三维模型； 根据所述中间三维模型的表面三角形面片的曲率大小，去除所述中间三维模型中的冗余三角形面片，利用拓扑学原理识别所述中间三维模型中的拓扑结构特征，以确定缺陷的位置和类型，并采用基于拓扑变换的修复算法对检测到的缺陷进行修复，以得到所述目标三维模型。

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