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龙图腾网获悉上海市建筑装饰工程集团有限公司申请的专利一种用于历史建筑的数字化辅助修缮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：CN120764047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511271171.2，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种用于历史建筑的数字化辅助修缮系统是由沈磊;江旖旎;杜海玉;孙宇;洪潇设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于历史建筑的数字化辅助修缮系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于历史建筑的数字化辅助修缮系统，该系统包括建筑数据采集模块、数据初步处理模块、自动损伤评估模块、修缮辅助模型构建模块和历史建筑修缮辅助模块。本发明通过数据采集得到原始数据；采用多源数据对齐、建筑价值评估、点云特征提取和损伤预标注的初步处理方法；采用改进聚类模型进行自动损伤评估，引入自适应聚类机制，结合建筑历史价值，为修缮决策提供科学的依据；采用修缮决策变压器模型作为修缮辅助模型，将文物保护规范转化为先验约束，结合极坐标位置编码，强化对建筑对称结构的感知，最终实现三维目标的协同优化。

本发明授权一种用于历史建筑的数字化辅助修缮系统在权利要求书中公布了：1.一种用于历史建筑的数字化辅助修缮系统，其特征在于：该系统包括建筑数据采集模块、数据初步处理模块、自动损伤评估模块、修缮辅助模型构建模块和历史建筑修缮辅助模块； 所述建筑数据采集模块，通过进行数据采集，得到建筑修缮原始数据集，所述建筑修缮原始数据集，具体包括建筑修缮历史原始数据集和建筑修缮当前原始数据集； 所述数据初步处理模块，采用多源数据对齐、建筑价值评估、点云特征提取和损伤预标注的数据初步处理方法，得到历史初步数据集和当前初步数据集； 所述自动损伤评估模块，用于历史建筑的损伤区域自动化识别与评估，具体为通过分析提取多尺度损伤特征，融合建筑价值权重矩阵并构建改进聚类模型进行处理，得到损伤等级空间热力图，所述自动损伤评估模块，具体内容包括多尺度特征提取、特征强化、改进聚类模型设计、损伤热力图生成和建筑损伤评估； 所述多尺度特征提取，用于捕捉不同尺寸的损伤特征，具体为通过卷积神经网络分析建筑光学影像数据与建筑红外影像数据的融合信息，提取从细颗粒纹理到宏观结构的跨尺度特征图，得到跨尺度特征； 所述特征强化，用于融合建筑的历史价值与损伤特征，具体为通过张量广播操作将建筑价值权重扩展维度至与跨尺度特征相同，并与跨尺度特征逐元素相乘，得到价值强化特征； 所述改进聚类模型设计，用于损伤区域分割，具体为通过超像素分割和动态密度聚类实现损伤区域的自适应划分，得到像素级损伤等级标签； 所述损伤热力图生成，用于可视化自动损伤评估结果，具体为通过颜色映射将像素级损伤等级标签与建筑价值权重叠加在原输入的图像数据上，得到损伤等级空间热力图； 所述建筑损伤评估，具体为将所述历史初步数据集和所述当前初步数据集作为所述自动损伤评估模块的输入，通过所述多尺度特征提取、所述特征强化、所述改进聚类模型设计和所述损伤热力图生成，进行建筑损伤自动评估，得到待处理数据集和历史评估数据集，并对所述历史评估数据集进行数据集分割，得到辅助修缮训练集和辅助修缮测试集； 所述修缮辅助模型构建模块，用于构建历史建筑的数字化辅助修缮所需的模型，具体为构建修缮决策变压器模型，作为修缮辅助模型，所述修缮辅助模型构建模块，具体内容包括多模态特征融合、知识先验注意力设计、极坐标编码器设计、建筑修缮决策生成和构建并训练模型； 所述多模态特征融合，用于整合多源修缮依据，具体为通过特征拼接和1×1卷积操作对齐融合损伤等级空间热力图、建筑材质特征和点云几何特征并压缩，得到多模态融合特征； 所述知识先验注意力设计，用于注入领域先验知识，具体为通过预定义的古建知识图谱与多模态融合特征进行注意力交互，得到知识强化特征； 所述极坐标编码器设计，用于建模建筑空间关系，具体为通过旋转对称的极坐标位置编码和六层Transformer架构捕捉建筑损伤区域的拓扑关联，得到建筑深层特征； 所述建筑修缮决策生成，用于生成可量化决策，具体为通过损伤风险量化和多目标预测输出建筑修缮决策预测结果； 所述构建并训练模型，具体为通过所述多模态特征融合、所述知识先验注意力设计、所述极坐标编码器设计和所述建筑修缮决策生成，进行修缮决策变压器模型的构建，基于辅助修缮训练集和辅助修缮测试集训练模型并验证模型性能，得到修缮决策变压器模型，作为修缮辅助模型； 所述历史建筑修缮辅助模块，具体为将待处理数据集作为所述修缮辅助模型的输入，得到建筑修缮决策参考结果，基于所述建筑修缮决策参考结果，辅助历史建筑的数字化修缮。

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