买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都理工大学申请的专利基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模方法及系统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：CN120611642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511120878.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模方法及系统是由阚瑷珂;李钇辰;邓鸿洲;陈星易;谢宗豪;杨枭设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模方法及系统，涉及数字孪生领域，该系统包括：多模态数据获取模块，用于获取用于进行聚落数字化的现状多模态数据；数字孪生建立模块，用于根据用于进行聚落数字化的现状多模态数据，建立聚落的实体三维模型，构建聚落现状数字孪生模型；发展分析模块，用于根据用于进行聚落数字化的现状多模态数据，确定聚落的多个历史发展节点；数字孪生建立模块还用于根据预测的聚落的多个历史发展节点和聚落的实体三维模型，建立聚落的历史发展节点三维模型，构建历史发展节点聚落数字孪生模型，具有实现聚落景观风貌和环境变迁数字化的优点。

本发明授权基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据融合的聚落数字孪生建模系统，其特征在于，包括： 多模态数据获取模块，用于获取用于进行聚落数字化的现状多模态数据，其中，所述用于进行聚落数字化的现状多模态数据至少包括空间矢量数据、影像、激光扫描数据、气象数据、植被数据及文本数据； 数字孪生建立模块，用于根据用于进行聚落数字化的现状多模态数据，建立聚落的实体三维模型，构建聚落现状数字孪生模型； 发展分析模块，用于根据用于进行聚落数字化的现状多模态数据，确定聚落的多个历史发展节点； 所述数字孪生建立模块还用于根据预测的聚落的多个历史发展节点和聚落的实体三维模型，建立聚落的历史发展节点三维模型，构建历史发展节点聚落数字孪生模型； 其中，多模态数据获取模块获取聚落的激光扫描数据，包括： 根据聚落的影像和空间矢量数据，确定聚落的关键建筑； 对于聚落的每座关键建筑，根据关键建筑的影像，确定关键建筑的最优激光扫描参数和最优扫描路径，根据关键建筑的最优激光扫描参数和最优扫描路径，对关键建筑进行扫描，获取关键建筑的激光扫描数据； 根据关键建筑的影像，确定关键建筑的最优扫描路径，包括： 根据关键建筑的影像，生成关键建筑的三维模型； 根据关键建筑的影像，确定关键建筑的三维模型的关键区域； 根据关键建筑的三维模型，生成多条关键建筑的扫描路径； 确定多个路径评价指标和关键建筑的三维模型的关键区域，建立适应度函数； 通过遗传算法基于适应度函数和多条关键建筑的扫描路径，生成关键建筑的最优扫描路径； 根据关键建筑的三维模型，生成多条关键建筑的扫描路径，包括以下流程： S11、根据最优激光扫描参数包括的扫描间距，在关键建筑的三维模型上均匀设置多个视点，其中，任意两个相邻视点之间的距离为最优激光扫描参数包括的扫描间距； S12、设置路径生成约束集，其中，路径生成约束集包括扫描路径的总长度最大值、扫描总时间最大值、下一视点选择约束等，下一视点选择约束是指下一个视点需为当前视点的相邻视点； S13、将关键建筑的三维模型的关键区域内的视点作为多个起点； S14、对于每个关键区域，随机选择关键区域内的一个视点作为当前视点； S15、从当前视点的相邻视点中随机选择一个视点作为下一个视点； S16、将下一个视点作为当前生成的扫描路径的当前视点，判断当前生成的扫描路径是否满足预设条件，其中，预设条件为扫描路径的总长度等于扫描路径的总长度最大值、扫描总时间为扫描总时间最大值或当前生成的扫描路径对应的未扫描区域小于未扫描区域阈值，若否，执行S15，若是，完成一条扫描路径生成，执行S17； S17、判断该关键区域内的视点为起点的扫描路径的数量是否大于数量阈值，若是，完成该关键区域的扫描路径的生成，执行S18，若否，执行S14； S18、判断每个关键区域的扫描路径是否均大于数量阈值，若是，完成所有的扫描路径生成，若否，选取下一个未生成扫描路径的关键区域，执行S14。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都理工大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市成华区二仙桥东三路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。