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龙图腾网获悉四川佰业鑫建设工程有限公司申请的专利基于BIM的工程造价管理方法和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：CN121213128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511751791.6，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权基于BIM的工程造价管理方法和系统是由谢锋;翟兆营;张静;周珊珊;王春雨;胡越;潘虹;薛飞设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BIM的工程造价管理方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于BIM的工程造价管理方法和系统，涉及工程造价管理技术领域，其中，该方法包括：通过采集施工现场构件三维点云数据，结合BIM模型中的几何属性数据与成本数据，生成工程造价数据并建立成本几何关联信息。对点云数据进行几何分析提取三维形变数据，基于BIM模型构建构件关联关系图。将形变数据与成本信息映射至关系图中，通过双通道卷积神经网络生成成本偏差概率分布，最后采用强化学习算法生成成本补偿策略并自动更新BIM数据库，实现工程造价的动态调整。本申请提升了工程造价在施工几何形变场景下的自适应调控能力。

本发明授权基于BIM的工程造价管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM的工程造价管理方法，其特征在于，包括： 从施工现场采集构件的三维点云数据、从BIM模型中获取构件的几何属性数据、从BIM数据库中获取构件的设计成本数据和基于自然因素的成本偏差数据； 基于所述设计成本数据和所述成本偏差数据，生成工程造价数据，对所述工程造价数据和所述几何属性数据进行关联计算，生成成本几何关联信息； 对所述三维点云数据进行几何分析，以提取构件的三维形变数据； 基于所述BIM模型，解析多个构件之间的空间连接关系，构建构件关联关系图； 将所述三维形变数据与所述成本几何关联信息共同映射至所述构件关联关系图中，利用双通道卷积神经网络形成融合特征图，对所述融合特征图进行数据分析，生成成本偏差概率分布； 基于所述成本偏差概率分布，采用强化学习算法生成与当前施工状态相匹配的成本补偿策略，将所述成本补偿策略自动传输并更新至BIM数据库，以实现对所述工程造价数据的动态调整； 所述基于所述成本偏差概率分布，采用强化学习算法生成与当前施工状态相匹配的成本补偿策略，将所述成本补偿策略自动传输并更新至BIM数据库，包括： 基于所述成本偏差概率分布，通过强化学习算法评估不同成本调整动作的预期收益，基于所述预期收益，选择最优的成本调整动作，以生成成本补偿策略； 将所述成本补偿策略按照BIM数据库的数据结构要求进行格式封装； 通过数据接口将封装后的成本补偿策略写入至BIM数据库，以基于所述成本补偿策略自动更新相关构件的工程造价数据； 所述将所述三维形变数据与所述成本几何关联信息共同映射至所述构件关联关系图中，利用双通道卷积神经网络形成融合特征图，对所述融合特征图进行数据分析，生成成本偏差概率分布，包括： 将所述三维形变数据按照构件节点映射到构件关联关系图中，形成形变特征层； 将所述成本几何关联信息按照构件节点映射到构件关联关系图中，形成成本特征层； 将所述形变特征层和所述成本特征层输入至双通道卷积神经网络，通过双通道卷积神经网络的第一卷积通道，对所述形变特征层进行多尺度特征提取，获得不同感受野下的形变高级特征； 通过双通道卷积神经网络的第二卷积通道，对所述成本特征层进行多尺度特征提取，获得不同感受野下的成本高级特征； 通过双通道卷积神经网络的特征融合层，将所述形变高级特征与所述成本高级特征在特征维度进行拼接，生成融合特征图； 通过双通道卷积神经网络的全连接层，基于历史成本偏差数据，将预设的整体偏差区间划分多个成本偏差区间； 通过双通道卷积神经网络的Softmax激活函数层，计算所述融合特征图落入到各成本偏差区间的概率值，以生成成本偏差概率分布。

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四川佰业鑫建设工程有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区来凤五路56号2栋8层822号；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”。

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