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龙图腾网获悉江西核工业测绘院集团有限公司申请的专利基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法和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：CN120765863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511293056.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法和系统是由毛亚琴;刘飞鹏;张弘达;邵志江;刘胜威;罗旺;兰杨宇;胡颖设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及三维模型智能重建技术领域，具体是基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法和系统，包括获取目标古建筑的多源数据，经运动恢复结构与多视图立体匹配生成稠密点云；通过语义分割识别结构性构件与非结构性构件，并重建带语义标签信息的初始网格模型；采用图神经网络解析结构性构件的空间拓扑关系，结合历史构造知识库生成层级组合方式与连接约束规则；根据连接约束规则自适应调整网格节点位姿，驱动参数化构件精确装配，融合得到目标古建筑的结构化三维模型。本发明能够在非接触式采集条件下还原古建筑隐蔽区域的结构性构件连接关系，显著提升三维模型的结构合理性、几何精度。

本发明授权基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的建筑物三维模型智能重建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标古建筑的多源数据，所述多源数据包括可见光图像序列、激光点云数据与深度图像数据；将所述多源数据通过运动恢复结构算法得到稀疏点云，并根据所述稀疏点云通过多视图立体匹配得到稠密点云；将所述稠密点云通过语义分割操作得到语义标签信息，所述语义标签信息包括与结构性构件对应的第一信息和与非结构性构件对应的第二信息；将携带所述语义标签信息的稠密点云通过表面重建得到初始网格模型； 将所述第一信息通过神经网络解析结构性构件之间的连接关系，得到结构性构件的层级组合方式与连接约束规则；将所述第一信息与层级组合方式通过预设的构造知识库匹配对应的构件参数模板； 获取初始网格模型中结构性构件对应的网格节点，将所述网格节点根据连接约束规则调整空间位置得到最终网格模型；根据所述构件参数模板与层级组合方式进行空间装配得到装配体结构；将所述最终网格模型中的结构性构件网格区域与所述装配体结构根据连接约束规则进行融合，得到目标古建筑的结构化三维模型。

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