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龙图腾网获悉山东省路桥工程设计咨询有限公司申请的专利一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测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：CN121071616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511604426.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测方法及系统是由熊威;肖安亮;任国庆;王维肖;张国建;王卫海;贾传苓;杨瑞;薛煜凯;焦丙柱;代传洋;张乐;桑文刚设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测方法及系统，属于沉降检测技术领域。其包括以下步骤：采集沉降监测数据，构建训练数据集；依据监测点空间拓扑关系计算局部统计量，结合相邻点集合标准化原始数据，得到标准化沉降值；通过二阶差分算曲率突变因子，叠加局部方差权重因子放大突变区域贡献，拼接标准化沉降特征向量与曲率突变因子，得到增强特征向量；构建不均匀沉降检测模型，增强特征向量输入到模型中，得到不均匀沉降概率和局部异常热力图向量；通过损失函数对模型的训练过程进行优化，得到训练好的模型；新采集的实时沉降监测数据经过处理后输入到训练好的模型中，得到智能检测结果。本发明能够提高基础不均匀沉降的检测能力。

本发明授权一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超高层建筑基础不均匀沉降的智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过布设在建筑基础关键位置的监测点采集沉降监测数据，构建训练数据集； S2、通过预定义监测点之间的空间拓扑关系计算局部统计量，基于相邻点集合对原始沉降数据进行标准化处理，得到标准化沉降值； S3、通过二阶差分计算曲率突变因子，结合局部方差权重因子放大突变区域的贡献，将标准化沉降特征向量与曲率突变因子拼接，得到增强特征向量； S4、构建不均匀沉降检测模型，包括空间感知全连接层、双通道特征融合模块以及不均匀沉降预测层；增强特征向量输入到不均匀沉降检测模型中，得到不均匀沉降概率和局部异常热力图向量；通过损失函数对模型的训练过程进行优化，得到训练好的模型； 所述空间感知全连接层通过可学习的位置编码映射空间距离，构建空间调制矩阵对基础权重进行调制，具体步骤如下： 通过可学习位置编码计算隐层神经元与输入特征间的空间距离，结合空间衰减系数，同时引入局部标准差的对数变换项进行加权调整，构建得到空间调制矩阵；将基础权重矩阵与空间调制矩阵进行逐元素相乘，叠加经自拼接扩展的曲率突变因子向量的加权影响，得到调制权重矩阵；使用调制权重矩阵对增强特征向量进行线性变换，将局部标准差向量投影后与偏置项结合作为动态偏移量，通过ReLU激活函数输出得到空间感知特征； 所述双通道特征融合模块通过构建双通道特征融合结构，利用全局通道提取整体趋势特征，利用局部通道提取显著突变特征，采用门控融合机制动态调节原始特征权重，具体步骤如下： 将空间感知特征进行全局平均池化得到基础统计特征，将基础统计特征与所有监测点局部均值的平均值、局部标准差最大值及曲率突变因子均值拼接，通过线性投影得到投影全局特征表示；对空间感知特征进行全局最大池化得到局部显著特征，将局部显著特征与局部均值最小值、局部标准差最大值及曲率突变因子最大值拼接，通过线性投影得到投影局部特征表示；将投影全局特征表示与投影局部特征表示拼接后，通过权重矩阵映射和Sigmoid函数生成门控注意力权重，利用门控注意力权重对空间感知特征进行动态调制，将调制结果与双通道特征拼接，得到双通道融合特征； 所述不均匀沉降预测层通过构建多任务自适应输出模块，利用双通道融合特征、局部统计量及曲率突变因子，生成不均匀沉降概率与局部异常热力图向量，具体步骤如下： 基于双通道融合特征，结合局部均值、局部标准差及曲率突变因子，通过门控注意力机制计算多尺度特征权重，进而得到增强判别特征向量；将增强判别特征向量与局部异常因子拼接，通过多层感知机映射到隐空间，结合全局统计量计算得到不均匀沉降概率；利用增强判别特征向量和空间调制矩阵，通过反卷积层和空间插值技术得到局部异常热力图向量； S5、新采集的实时沉降监测数据经过步骤S2、S3处理后输入到训练好的模型中，得到智能检测结果。

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