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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法及装置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：CN121259617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511816256.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法及装置是由王英旺;许镇;江飞扬;夏鑫雨;田源;顾栋炼;谢予星设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法及装置，涉及土木工程结构健康监测技术领域。方法包括：根据二维图像数据集以及三维点云数据集，使用裂缝特征分析大模型进行跨模态语义解析，获得裂缝语义识别结果；根据裂缝语义识别结果以及三维点云数据集，使用曲线拟合方法进行骨架线拟合；根据裂缝局部点云子集数据集以及裂缝三维骨架曲线进行裂缝特征量化，获得裂缝结构化特征；基于裂缝趋势问询文本，根据裂缝结构化特征以及特征描述文本，使用裂缝特征分析大模型进行时序对比推理，获得裂缝发展趋势预测结果。本发明是一种结合三维点云数据处理以及大语言模型的精度高且可解释能力强的裂缝特征提取与量化方法。

本发明授权基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于点云大语言模型的裂缝特征提取与量化方法，其特征在于，所述方法包括： 通过无人机搭载双目相机以及激光雷达，对目标结构进行多时刻多视角数据采集，获得原始二维图像数据集、原始三维点云数据集和无人机位姿信息集； 基于预设的改进LiDAR-相机外参标定方法，根据无人机位姿信息集，对原始二维图像数据集以及原始三维点云数据集进行预处理，获得二维图像数据集以及三维点云数据集； 根据点云大语言模型的模型结构构建待训练裂缝特征分析大模型； 获取训练数据集；基于提示优化策略以及数据增强方法，根据训练数据集，对待训练裂缝特征分析大模型进行三阶段优化训练，获得裂缝特征分析大模型； 根据二维图像数据集以及三维点云数据集，使用裂缝特征分析大模型进行跨模态语义解析，获得裂缝语义识别结果； 基于三维包围盒方法、Hessian矩阵特征值分析方法和LaplacianContraction算法，根据裂缝语义识别结果以及三维点云数据集，使用曲线拟合方法进行骨架线拟合，获得裂缝局部点云子集数据集以及裂缝三维骨架曲线； 基于几何统计计算方法以及α-Shape算法，根据裂缝局部点云子集数据集以及裂缝三维骨架曲线进行裂缝特征量化，获得裂缝结构化特征；根据裂缝结构化特征，通过裂缝特征分析大模型进行语义描述，获得特征描述文本； 获取裂缝趋势问询文本；基于裂缝趋势问询文本，根据裂缝结构化特征以及特征描述文本，使用裂缝特征分析大模型进行时序对比推理，获得裂缝发展趋势预测结果。

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