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龙图腾网获悉中建三局集团有限公司申请的专利一种基于点云模型算法的转体桥梁称重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：CN119672605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411743553.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于点云模型算法的转体桥梁称重方法及系统是由姚红宇;荣学亮;孙庆伟;王永红;赵品;刘猛;王文琦设计研发完成，并于2024-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云模型算法的转体桥梁称重方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理领域，涉及一种基于点云模型算法的转体桥梁称重方法和系统；通过采集到的预设训练已称重点云视频的点云视频集合，利用切割算法对所有点云视频集合切割后，基于已称重灰度图片在点云视频集合中变换的频率，对已称重灰度图片完成排序，生成已称重灰度图片与修复待称重桥梁样本的映射的关联表，并预训练关联表中对应的每个点云视频帧的点云视频帧向量，利用策略梯度算法来训练检测完成，输入为待称重桥梁q的已称重灰度图片序列，输出为检测完成的已称重桥梁图片；本发明有益效果如下：本发明提出一个高效的实用的交互式检测方法，推进了图片检测领域在此方面的探索。

本发明授权一种基于点云模型算法的转体桥梁称重方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于点云模型算法的转体桥梁称重方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，通过采集到的预设训练已称重点云视频的点云视频集合，利用切割算法对所有点云视频集合切割后，基于已称重灰度图片在点云视频集合中变换的频率，对已称重灰度图片完成排序，生成已称重灰度图片与修复待称重桥梁样本的映射的关联表，并预训练关联表中对应的每个点云视频帧的点云视频帧向量； 步骤S2，在生成式模型中，对用户待处理的待称重桥梁q完成点云视频帧切割后，通过查找关联表得到修复待称重桥梁样本序列，并利用步骤S1预训练好的点云视频帧向量，将修复待称重桥梁样本序列中每个修复待称重桥梁样本转为对应的点云视频帧向量，得到对应的待称重桥梁特征向量Hq； 步骤S3，将步骤S1得到的点云视频帧已称重灰度图片序列基于检索算法，从点云视频集合中检索出与该待称重桥梁q最相近的修复待称重桥梁q′，以及该最相近的修复待称重桥梁q′在点云视频集合中对应的已称重灰度图片； 步骤S4，根据步骤S2得到的待称重桥梁特征向量，利用transformer卷积头，生成与点云视频帧相关的已称重灰度图片向量 步骤S5，将步骤S3中检索到的已称重灰度图片，利用Tokens切割后的得到已称重灰度图片序列，再通过步骤S1中的关联表，将已称重灰度图片序列转换为修复待称重桥梁样本序列，搜寻修复待称重桥梁样本序列中每个修复待称重桥梁样本所对应的Tokens点云视频帧向量，得到已称重灰度图片特征向量Ha1，并和步骤S2中的待称重桥梁特征向量Hq依次通过一个掩码自动更新模型，然后通过一个维度修正网格，得到点云视频帧信息后的参考检测向量 步骤S6，将步骤S4中生成的已称重灰度图片向量和步骤S2中的待称重桥梁特征向量Hq依次通过下采样处理，然后将二者结合后通过一个维度修正网格，得到参考检测向量a2前后帧信息的特征向量 步骤S7，利用策略梯度算法来训练检测完成，输入为待称重桥梁q的已称重灰度图片序列，输出为检测完成的已称重桥梁图片； 于步骤S3中，结合L1-LOSS和EDGE-LOSS评价值作为最终的相似性判别，从所述点云视频集合中搜索出最相关的已称重灰度图片序列； 于步骤S3中， 在训练阶段，已称重灰度图片将先送入到卷积头模块中进行维度修正与下采样操作得到； 其中B是样本大小，C1=3是通道维度，H1=512、W1=512分别是的高度和宽度，C2=512是通道维度，H2=16、W2=16分别是的高度和宽度； 所述L1-LOSS与EDGE-LOSS评价值的计算公式如下： L1-Loss用来计算与GT，GT指Groundtruth，即真实的已称重图片，在每个视频上RGB值的绝对差值； 公式如下： 其中，表示一张图上视频的总个数；表示GT图上第i个视频上的RGB值；表示上第i个视频的RBG值； Edge-Loss是在颜色扩散时保证检测区域内各物体边缘的清晰性，公式如下： 其中，X和Y分别是和真实的GT图像，E是求得的边缘特征，H和W为的高度和宽度； 于步骤S3中，若检索到的待称重桥梁与原待称重桥梁计算得到的EDGE-LOSS评价值不为0，则采用EDGE-LOSS评价值；否则，采用L1-LOSS评价值。

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