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龙图腾网获悉张家港港务集团有限公司申请的专利一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法、系统及设备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：CN120259868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510741043.3，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法、系统及设备是由刘建军;陈斌;迟景成;邱志忠;杨松惠设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法、系统及设备，涉及海洋工程与智能监测技术领域，其方法包括以码头BIM模型坐标系为基准划定水下淤积监测区域并生成预设航行监测航线；无人船按照预设航线行驶，并通过单波束测深系统采集水深、航向及姿态数据，形成监测点云数据集；通过七参数坐标转换法将该数据集映射至码头BIM模型坐标系，并利用网格化插值算法构建三维水下淤积网格模型；基于该模型，利用时序分析算法预测未来淤积趋势并获取当前预警级别，结合实际清淤成本，推荐最优清淤区域至运维端，从而解决了传统方法的效率低下且精度不足的问题，显著提升了码头监测管理的安全性、经济性与数据驱动决策能力。

本发明授权一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM模型的码头水下淤积监测方法，其特征在于，所述监测方法包括： 以码头BIM模型的坐标系为基准划定水下淤积监测区域并生成预设航行监测航线； 无人船按照所述预设航行监测航线进行行驶，并通过单波束测深系统同步采集水深、航向及姿态数据，形成监测点云数据集； 通过七参数坐标转换法将所述监测点云数据集映射至所述码头BIM模型的坐标系，并利用网格化插值算法构建三维水下淤积网格模型； 基于所述三维水下淤积网格模型，利用时序分析算法预测未来淤积趋势并获取当前淤积预警级别，结合实际清淤成本，自动推荐最优清淤区域及工程量至运维端； 所述无人船按照所述预设航行监测航线进行行驶，并通过单波束测深系统同步采集水深、航向及姿态数据，形成监测点云数据集，具体包括： 所述无人船按照所述预设航行监测航线以预设航行速度进行行驶，通过船体搭载的全方位摄像装置自动识别水面障碍物并确定障碍空白区域，触发避障算法自动绕开所述障碍空白区域，绕行完成后回归所述预设航行监测航线继续行驶； 所述无人船搭载有所述单波束测深系统，并且所述单波束测深系统包括换能器、GNSS接收机以及姿态罗经仪； 其中，所述换能器用于按照预设发射频率发射声呐回波并同步采集水深数据；所述GNSS接收机用于实时输出航向数据，即经度、纬度和海拔数据；所述姿态罗经仪用于实时监测姿态数据，即横摇、纵摇和航向角数据，通过时间戳对所述水深、航向及姿态数据进行同步关联，生成携带空间姿态信息的原始点云数据集； 通过边缘计算节点对所述原始点云数据集进行压缩加密，生成所述监测点云数据集； 所述通过七参数坐标转换法将所述监测点云数据集映射至所述码头BIM模型的坐标系，并利用网格化插值算法构建三维水下淤积网格模型，具体包括： 利用邻近点插值法补充所述障碍空白区域对应的点云数据，并采用小波变换算法剔除所述声呐回波中的噪声信号； 通过所述七参数坐标转换法，将所述航向数据的WGS-84坐标系转换为所述码头BIM模型的坐标系，对应的坐标系转换公式如下： 式中，X,Y,Z表示码头BIM模型的坐标系中的坐标；δS为尺度因子；εx、εy、εz为旋转参数；X0,Y0,Z0表示WGS-84坐标系中的坐标；ΔX、ΔY、ΔZ表示平移参数； 采用所述网格化插值算法，基于所述监测点云数据集生成所述三维水下淤积网格模型； 获取所述声呐回波的频谱特征并输入至随机森林模型，自动区分所述三维水下淤积网格模型中的自然淤积要素与人工废弃要素，并自动计算所述自然淤积要素的淤积体积、淤积厚度和冲刷边界位置； 根据所述淤积厚度生成三色热力图，并通过所述码头BIM模型的API接口实时叠加至所述三维水下淤积网格模型，生成动态淤积变化孪生体发送至所述运维端，并且所述动态淤积变化孪生体支持所述运维端通过交互式操作查看任意区域的淤积变化情况； 所述采用所述网格化插值算法，基于所述监测点云数据集生成所述三维水下淤积网格模型，具体包括： 基于所述监测点云数据集中的离散数据点i和j以及对应的所述水深数据hi和hj，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N，N为所述监测点云数据集中的离散数据点的总数，计算变异函数值如下： 式中，γxi,xj表示离散数据点i和j之间的变异函数值；d表示离散数据点i和j之间的空间距离；Md表示空间距离为d的离散数据点的点对总数；hi、hj分别表示离散数据点i、j的水深数据； 设定所述三维水下淤积网格模型中的网格节点的坐标为xm,yn， 其中，m、n表示网格索引；xmin、ymin表示三维水下淤积网格模型的最小坐标值；表示网格步长； 采用所述网格化插值算法计算所述网格节点xm,yn对应的所述水深数据hmn如下： 式中，λi表示权重系数，通过求解线性方程组进行确定，γxi,xm表示离散数据点i和网格节点之间的变异函数值；μ表示拉格朗日乘数； 将所述网格节点xm,yn与所述水深数据hmn进行关联生成三维水下淤积网格数据点xm,yn,hmn，基于所有所述三维水下淤积网格数据点xm,yn,hmn构建所述三维水下淤积网格模型。

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