买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中科云信(湖北)科技有限公司申请的专利一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法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：CN120563766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510682246.X，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法是由余翔宇;许孜怡;张清华;刘胜军;柯友权设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法，涉及数字孪生建模技术领域，包括：通过将点云、影像与状态数据对齐，以拓扑自适应滤波与多分辨体素化、频域谐波融合与超曲面纹理激励及时延耦合模糊聚类完成预处理，构建全息熵膜驱动的跨模态脊柱网络并经图注意力生成层级令牌，输入涌浪调谐扩散变换器模型迭代去噪与焦点解码获取三维片段；在体素空间以交叉注意力核融合片段，并通过熵脉闭环自适应更新参数直至误差收敛，生成高精度数字孪生模型。通过构建谱映射与全息熵膜构建跨模态语义网络，并在自适应涌浪调谐扩散变换器框架中以焦点融合高效生成三维片段，提升跨模态语义耦合效率、生成式推理收敛速度和多片段体素融合连贯性。

本发明授权一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式AI技术的园区数字孪生建模方法，其特征在于，包括： S1：对LiDAR点云、全景影像和设备状态数据进行时空映射和统一采样，生成同步帧集； S2：对同步点云应用拓扑自适应滤波与多分辨重采样，得到体素集，对同步影像执行频域谐波融合与纹理增强，得到增强图像，对设备状态数据构建时延耦合矩阵并进行模糊聚类，得到状态隶属度； S3：对各空间单元的多分辨体素集、对应增强图像区域和状态隶属度进行特征映射，生成构型脊柱谱、全息织纹谱与脉冲熵态谱；对任意两个空间单元，基于构型脊柱谱和全息织纹谱的高阶范数距离进行衰减计算，将脉冲熵态谱之和经熵增调制后设置为放大因子，经指数映射获取全息熵膜权重；将全息熵膜权重与基于单元中心间空间距离的幂次衰减因子做逐元素乘积，构成跨模态节点间连边权重矩阵；对连边权重矩阵进行度归一化处理，并将归一化结果与构型脊柱谱、全息织纹谱和脉冲熵态谱设置为结构化输入，构建跨模态语义脊柱映射网； S4：以语义脊柱映射网为输入，采用图注意力网络进行多轮信息传播并经线性映射与归一化，生成层级语义令牌； S5：以全部层级语义令牌经初始化映射生成潜变量，将令牌拼接后附加场景漂移向量构成条件上下文；在每次迭代中，基于潜变量与条件上下文的自注意力映射计算多模态对齐损失梯度，以自适应梯度步长对潜变量执行梯度下降，并结合涌浪调谐器根据当前残差模式与调谐参数生成的动态噪声比例完成高阶噪声注入；在每次迭代结束后评估潜变量前后差异的归一化幂次比率，低于预设收敛阈值时停止迭代；将收敛潜变量和各层级语义令牌设置为输入，通过解码映射恢复三维几何与纹理信息，结合焦点融合算子附加令牌关键信息，输出三维场景片段集合； S6：对三维场景片段按交叉注意力核在体素空间进行加权融合； S7：以融合后体素场与实时点云投影误差和影像投影误差的幂次和沿园区空间积分构建全域偏差标量；将全域偏差标量经自适应双曲映射并结合熵增调制项计算自适应熵脉强度；以自适应熵脉强度调节映射函数与生成器参数的指数衰减更新速率，通过偏差梯度驱动参数逐元素更新；对比连续两轮全域偏差的幂次归一化差值与预设收敛阈值，满足收敛条件后停止迭代，输出最终数字孪生模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科云信(湖北)科技有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区高新二路22号中国光谷云计算海外高新企业孵化中心1、2号研发办公楼栋2号楼单元17层、18层17A05；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。