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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解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：CN120542438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510990464.X，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解方法是由郭明;朱丽;王若欣设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解方法，其通过三维扫描设备采集建筑构件的点云数据并关联文本信息，构建包含几何感知编码模块、上下文语义理解模块和参数高效微调模块的多模态三维大语言模型；模型训练采用跨模态对比损失与任务指令微调策略，最终输出建筑构件的语义识别、属性补全及历史背景分析结果。本发明适用于建筑遗产数字化保护、智能建造过程监控及三维数字档案管理，能够提升复杂场景下构件功能识别精度与文化语义挖掘能力，支持动态施工环境的实时语义更新与交互响应。

本发明授权基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维大语言模型的智能几何推理与语义理解方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、通过三维扫描设备采集建筑构件的原始三维点云数据；基于原始三维点云数据关联生成文本数据； 步骤二、对原始三维点云数据进行预处理； 步骤三、构建多模态三维大语言模型，其包括几何感知编码模块、上下文语义理解模块及参数高效微调模块； 其中，几何感知编码模块通过局部密度与全局中心距离计算几何特征，构建共享语义嵌入空间与跨模态交叉注意力模块； 上下文语义理解模块基于双向变换器编码器，通过掩码语言模型与下句预测任务预训练； 参数高效微调模块结合低秩自适应与结构化提示向量，配置增量式模型更新机制； 步骤四、将步骤二得到的预处理后的三维点云数据以及步骤一得到的文本数据作为训练样本集，对多模态三维大语言模型进行训练优化； 步骤五、将待测的三维点云数据和文本数据输入至训练优化后的多模态三维大语言模型中，输出建筑构件的语义识别、属性补全及历史背景分析结果； 其中，几何感知编码模块通过局部密度与全局中心距离计算几何特征，构建共享语义嵌入空间与跨模态交叉注意力模块，具体为： 1基于点云数据中每个点的局部密度ρi与全局中心距离di，构建双尺度几何调制机制； 局部密度，式中，为近邻点个数，Ni为点i的K个最近邻点的集合，pi、pj分别为点i及其邻域点j的空间坐标； 全局中心距离，式中，c为点云全局中心点坐标； 2将ρi与di作为几何感知权重，通过几何调整函数gdi,dj,ρi,ρj动态调整自注意力得分，具体公式为：，式中，qi为点i的查询向量；kj为点j的键向量；为几何特征权重调整系数；为几何调整函数，负责计算两个点之间的空间关系和密度关系；指数表示向量内积操作； 3基于注意力得分，进一步通过Softmax函数得到归一化的注意力权重，聚合邻域点的值向量vj，并经过特征变换，输出几何特征向量，具体计算公式为： ， 式中，为注意力得分；vj为第j个点的值向量；为自注意力机制输出的向量，、为网络权重；、为偏置向量，为几何特征向量； 4将几何感知特征向量通过线性投影映射至共享语义嵌入空间，与文本模态特征进行跨模态交叉注意力计算，生成融合几何与语义的联合特征表示； 步骤一与步骤二中采集的原始三维点云数据、及步骤五中的待测数据，通过空间数据库进行存储与管理，具体包括： 构建与多模态三维大语言模型联动的空间数据库：设计构件数据表与点云数据表，构件数据表通过构件标识码关联点云数据表中的构件ID字段，形成一对多的数据映射关系；点云数据表存储预处理后的点云数据，包含三维坐标、颜色信息及关联的构件ID字段； 在点云数据表的三维坐标字段上构建空间索引，采用R树或八叉树结构优化以下操作：响应于用户语义查询指令，通过空间索引快速定位目标构件的点云数据，并传输至多模态三维大语言模型进行语义解析；在增量式模型更新过程中，基于新增构件的空间区域ID，分区检索并加载对应的点云数据至训练流程； 配置动态数据同步机制，当新增构件点云数据通过三维扫描设备采集并预处理后，根据构件ID字段自动分配空间区域ID，生成对应的构件数据表记录，并与预处理后的点云数据关联存储；随后触发所述参数高效微调模块的增量更新流程，同步更新空间索引与模型参数。

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