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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种藻井维护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：CN120258781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510759725.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种藻井维护方法及系统是由张梦娟设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种藻井维护方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种藻井维护方法及系统，该方法包括采集藻井多模态数据；多模态数据包括三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据；利用多模态数据计算藻井的中心点以及对称轴线；利用藻井的中心点以及对称轴线对齐三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据；将三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据进行分层数据融合，获得融合后的待修复藻井模型；从待修复藻井模型提取出缺失纹样数据，将缺失纹样数据输入至预训练的领域自适应生成对抗网络生成修复建议，并实时比对知识图谱以对修复建议进行约束；利用约束后的修复建议对藻井进行修复。本申请实现对藻井结构进行高精度修复的效果。

本发明授权一种藻井维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种藻井维护方法，其特征在于，包括步骤： 采集藻井多模态数据；所述多模态数据包括三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据； 利用所述多模态数据计算藻井的中心点以及对称轴线； 利用所述藻井的中心点以及对称轴线对齐三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据； 将所述三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据进行分层数据融合，获得融合后的待修复藻井模型； 从所述待修复藻井模型提取出缺失纹样数据，将所述缺失纹样数据输入至预训练的领域自适应生成对抗网络生成修复建议，并实时比对知识图谱以对所述修复建议进行约束； 利用约束后的修复建议对藻井进行修复； 其中，将所述三维点云数据、多光谱图像数据以及微距图像数据进行分层数据融合，获得融合后的待修复藻井模型包括： 从所述三维点云数据中提取藻井的几何结构特征；从所述多光谱图像数据中提取彩绘层的纹理分布特征、纹样转折点以及光谱材料属性数据；从所述微距图像数据提取微观细节特征； 利用所述几何结构特征构建藻井结构层的三维模型；将所述多光谱图像数据中的纹理分布特征、纹样转折点与微距图像数据中的微观细节特征相结合，构建彩绘层的纹理模型；将所述微观细节特征与光谱材料属性数据对齐到三维模型中，生成带标签的材料层。

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