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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司申请的专利基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构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：CN121190680B 。

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：202511725129.3，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构方法及系统是由于海;彭林;王鹤;何志敏;董世文;王刚;徐敏;侯战胜;周爱华;乔俊峰设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构方法及系统，所述方法包括从多数据源获取电网的初始场景图像数据进行预处理后，生成带全局坐标的有效场景图像数据；对所述有效场景图像数据进行自适应分块，生成若干个图像区块；采用显式‑隐式耦合重建模型，以所述图像区块对应的稀疏点云为输入进行并行三维重建生成三维子模型；对任意相邻三维子模型的重叠区域，根据其对应的特征点云进行边界融合后生成全局整合的电网场景三维模型。所述方法和系统实现了千米级场景的无缝拼接，在保证大场景三维实景建模高效率，低成本的基础上，有效提高了拼接的精度和准确度。

本发明授权基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI视觉三维重建的电网设备设施实景重构方法，其特征在于，所述方法包括： 从多数据源获取电网的初始场景图像数据； 对所述初始场景图像数据进行GPS坐标校正和点云预处理，生成带全局坐标的有效场景图像数据，其中，所述有效场景图像数据中的设备设施划分为相应的类别，所述类别包括刚性类和非刚性类； 基于自定义设备密度熵，对所述有效场景图像数据进行自适应分块，生成若干个图像区块，包括： 步骤1201，以所述有效场景图像数据中的杆塔为初始锚点，构建若干个自定义长*宽的初始区块； 步骤1202，对于第i个区块集合，基于自定义设备密度熵，计算每个区块的设备密度熵，其中，每个区块中包含的设备设施根据其对应的类别分为刚性部分和非刚性部分，当i=1时，所述区块集合中的元素为初始区块，所述设备密度熵H的计算公式为： 其中，Pk为第k种设备在一个区块映射的三维空间中的单位体积内的占比，M为所述有效场景图像数据中设备种类的总数； 步骤1203，对于第i个区块集合中的设备密度熵满足自适应分块判据的全部区块，根据自适应分块规则分别进行自适应分块，生成2个子区块； 步骤1204，自适应分块结束后生成第i个区块集合的更新后集合，其中，所述更新后集合包括第i个区块集合中的区块进行自适应分块后生成的子区块和未进行自适应分块的区块； 步骤1205，当所述更新后集合中任意两个区块的设备密度熵满足区块划分收敛规则时，停止区块划分，否则，令i=i+1，并令第i个区块集合为第i-1个区块集合的更新后集合，返回步骤1203； 采用显式-隐式耦合重建模型，以所述图像区块对应的稀疏点云为输入进行并行三维重建，输出每个图像区块带局部坐标的三维子模型和对应的特征点云； 对任意相邻三维子模型的重叠区域，根据其对应的特征点云，通过对刚性部分的刚性对齐和非刚性部分的形变约束进行边界融合，确定一个三维子模型到其相邻三维子模型的第一坐标变换结果； 根据所述第一坐标变换结果和第二坐标变换结果，生成全局整合的电网场景三维模型，其中，所述第二坐标变换结果是基于每个三维子模型的局部坐标与全局坐标的对应关系生成的三维子模型全局坐标。

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