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龙图腾网获悉张春阳申请的专利一种城市管网的探测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：CN119762672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411814058.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种城市管网的探测建模方法是由张春阳;高祎萌;张恣初设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市管网的探测建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种城市管网的探测建模方法，包括：搜集管网资料；现场拍摄；图片分解；深度学习；数据分析；建立行业算法模型；调优统计模型。本发明利用矢量编码技术，对外部表面的2D生成3D，同时也可以对看不到的内部结构或遮蔽物进行下探侦测，对看不到的部分内部进行三维重建。用可见的2D图像生成3D图像，特别是针对在不用开挖的情况下通过矢量编码下探技术能够生成带物理属性的3D矢量模型，从而清楚的了解地下管道或地上被掩盖的管道的详细情况，为管道抢修、状态评估，提供了精确缜密的科学依据。

本发明授权一种城市管网的探测建模方法在权利要求书中公布了：1.一种城市管网的探测建模方法，其特征在于，所述方法的步骤如下： 步骤1，搜集管网资料：搜集被研究区域的管网资料，包括各种地面、地下管网的构成、走向、连接状况、管道材质、安装年代、腐蚀情况的各项资料； 步骤2，现场拍摄：使用照相机和定位设备对管网现场进行实地拍摄，对地下管网，则对管网经过的路径，包括地下管网井盖的位置进行定位和拍摄，对地面上的被掩盖和未被掩盖的管网走向进行拍摄； 步骤3，图片分解，形成3D管网模型：首先进行图像预处理，去噪声归一化；之后进行特征提取，包括边缘化检测和区域分割，降低图片分辨率，将图片像素展开成向量矩阵；然后进行数据整合，合成管网3D模型； 步骤4，深度学习：对形成的3D模型通过神经网络进行深度学习，优化和修正、数据分析：带有光量子信号转换成变量编码算法的矢量编码器，进行循环更新；更新方程将当前状态变量作为先验估计及时地向前投射到测量更新方程，测量更新方程校正先验估计以获得状态的后验估计； 模型更新方程： 状态更新方程： Kk＝P-HTHP-HT+R-12.3 pk+1＝I-KkHPk2.5 其中：A为状态转移矩阵，它描述了系统状态从一个时间周期到下一个时间周期的变化关系；当前状态为XK，则下一个状态Xk+1，则通过Xk+1＝A·Xk+B·Uk来表示，其中B是控制输入矩阵；P为状态协方差矩阵，它表示对系统状态估计的不确定性；协方差矩阵的对角线元素表示各个状态变量的方差，而非对角线元素表示状态变量之间的协方差；在测量更新过程中协方差矩阵会随着新观测数据的引入而调整；X为状态向量,它包含了系统在某一时刻所有状态变量的估计值；在一个地下管网模型中，状态向量包括位置和走势；U：控制输入向量，它表示提取的光量子信号输入转化成电信号对系统状态的影响；在某些情况下，系统的状态变化不仅依赖于自身编码器的状态，还受到控制输入的影响；H：观测矩阵，它描述了如何从状态向量X生成观测值Z；具体来说，测量方程可以表示为Z＝H·X+V，其中V是测量噪声；测量矩阵将状态空间映射到观测空间，通常用于将状态向量的维度转换为观测向量的维度；Q：过程噪声协方差矩阵，它表示系统过程中的不确定性噪声，通常用于描述模型的不准确性；过程噪声是指在状态转移过程中的随机扰动，协方差矩阵Q描述了这些扰动的统计特性；它在预测步骤中用于更新状态协方差矩阵P； 步骤5，数据分析：通过对管道数据进行整理、处理和解释，以提取有用信息；数据包括：管径尺寸、埋深、主管线走向，位置定位、管线物理变形分析、管道腐蚀情况检测、防腐层检测、漏点筛查、管道材质分析、管道压力分析； 步骤6，建立行业算法模型：输入行业专业数据，将模型转变为针对一个行业的模型； 步骤7，调优统计模型：反复输出运行中所收集的数据，建立专业数据库，对模型进行调试，直至达到满意状态。

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