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！

龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测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：CN120177481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510216825.5，技术领域涉及：G01N21/88；该发明授权一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测系统是由王学敏设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测系统，涉及桥梁检测的技术领域，包括：检测数据采集模块、检测数据处理模块、综合判断模块和终端交互模块；检测数据采集模块用于根据BIM模型规划采集部位和采集方式，对待检测桥梁进行激光扫描得到第一目标部位集的点云数据，对待检测桥梁进行拍摄得到全结构图像数据，选取振动采样点并通过振动传感器获取待检测桥梁的缆索振动数据；检测数据处理模块用于对第一目标部位集的点云数据、全结构图像数据和缆索振动数据进行预处理，通过三支路的卷积神经网络进行特征提取；综合判断模块用于通过改进的Transformer网络进行特征融合处理得到深层融合特征，根据深层融合特征执行分类任务得到缺陷检测结果。

本发明授权一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM模型的桥梁缺陷检测系统，其特征在于，包括：检测数据采集模块、检测数据处理模块、综合判断模块和终端交互模块； 检测数据采集模块包括点云数据采集单元、图像数据采集单元和振动数据采集单元，用于根据BIM模型规划采集部位和采集方式，对待检测桥梁进行激光扫描得到第一目标部位集的点云数据，对待检测桥梁进行拍摄得到全结构图像数据，选取振动采样点并通过振动传感器获取待检测桥梁的缆索振动数据； 检测数据处理模块包括预处理单元和特征提取单元，用于对第一目标部位集的点云数据、全结构图像数据和缆索振动数据进行预处理得到点云输入向量、图像输入向量和振频输入数据，通过三支路的卷积神经网络进行特征提取得到点云输出特征、图像输出特征和振频输出特征； 综合判断模块包括特征融合单元和决策分类单元，用于通过改进的Transformer网络对点云输出特征、图像输出特征、振频输出特征进行特征融合处理得到深层融合特征，根据深层融合特征执行分类任务得到缺陷检测结果； 终端交互模块包括显示交互单元和日志存储单元，用于向用户提供显示界面并接收用户操作指令，接收用户对检测数据采集模块、检测数据处理模块、综合判断模块的系统参数进行调整设置，基于综合判断模块输出的缺陷检测结果生成检测日志，对检测数据采集模块、检测数据处理模块、综合判断模块的输出数据进行存储； 特征融合单元用于通过改进的Transformer网络对点云输出特征、图像输出特征、振频输出特征进行特征融合处理得到深层融合特征，处理逻辑包括： 引入自适应空间注意力机制，通过正弦-余弦编码算法分别对各提取层的点云输出特征、图像输出特征和振频输出特征进行位置信息嵌入处理得到待融合特征，待融合特征包括点云待融合特征、图像待融合特征和振频待融合特征； 通过空间注意力权重矩阵进行线性变换分别生成点云待融合特征、图像待融合特征和振频待融合特征对应的查询数据、键数据和值矩阵数据，基于查询数据、键数据和值矩阵数据计算得到空间注意力分数与空间注意力权重； 对空间注意力权重进行自适应化改进，引入权重放缩因子，通过权重放缩因子对空间注意力权重进行相乘计算得到自适应注意力权重，基于自适应注意力权重计算得到初步融合特征； 对各特征提取层的待融合特征进行交叉融合：通过多头注意力机制对初步融合特征进行线性映射和向量拼接得到多头加权特征，通过前馈网络中的全连接层和ReLU激活对多头加权特征进行维度扩展和特征变换，逐层递进计算得到深层融合特征； 初步融合特征的计算表达式包括： ; ; ; 其中，k表示特征提取层数序列号，i表示支路序列号，表示权重放缩因子，e表示自然对数，表示超参数，表示第i支路数据在第k特征提取层中对应的数据量，表示所有支路数据在第k特征提取层中的总数据量，表示自适应注意力权重，表示空间注意力权重，表示第k特征提取层对应的初步融合特征，表示第i支路数据在第k特征提取层中对应的待融合特征。

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贵州大学，其通讯地址为：551000 贵州省贵阳市花溪区贵州大学土木工程学院；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”。