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龙图腾网获悉西安建筑科大工程技术有限公司申请的专利一种既有建筑表观损伤趋势预测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：CN119398271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411574299.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种既有建筑表观损伤趋势预测方法是由高明哲设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种既有建筑表观损伤趋势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种既有建筑表观损伤趋势预测方法，涉及建筑检测技术领域，包括以下步骤：S1、定义损伤特征及分类；S2、选择合适的传感器；S3、建立多维度数据采集体系；S4、设计4D网络模型；S5、模型训练与调优；S6、动态关联机制的构建；S7、结果验证与可靠性评估；S8、构建可视化与交互平台；S9、持续学习与模型更新机制。该方法通过实时数据输入与模型状态的动态更新，能够及时捕捉建筑表观损伤的变化。利用注意力机制加强对关键损伤特征的关注，提升了预测的精度和实时性。通过这种创新方法，能够显著提高建筑损伤监测的效率与准确性，为建筑安全管理提供更加可靠的数据支持，最终延长建筑物的使用寿命，减少维护成本。

本发明授权一种既有建筑表观损伤趋势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种既有建筑表观损伤趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义损伤特征及分类； 明确需要监测的既有建筑损伤特征，并通过文献调研和历史损伤记录，制定损伤分类标准，在建模时有效区分不同类型的损伤； S2、选择合适的传感器； 根据需要监测的损伤特征，选择合适的传感器进行损伤特征的相关数据采集，传感器包括图像识别设备、激光扫描仪、应变传感器，用于确保所选传感器进行实时、准确地反映既有建筑的损伤状态； S3、建立多维度数据采集体系； 结合传感器数据、环境因素及历史损伤记录，形成监测数据库，建立一个多维度的数据采集体系，综合分析多维度数据，理解损伤的影响因素和发展趋势； S4、设计4D网络模型； 在数据处理就绪后，设计一个适合建筑损伤预测的4D网络模型，4D网络模型结合时空特性，动态捕捉损伤状态随时间和空间的变化，4D网络模型还引入注意力机制，用于增强模型对关键损伤特征的聚焦能力，提升预测的精确度； S5、模型训练与调优； 利用处理后的数据对设计的4D网络模型进行训练，采用交叉验证评估模型的性能，并根据评估结果调整模型参数，包括学习率、批量大小； S6、动态关联机制的构建； 构建一个动态关联机制，用于损伤状态信息、网络模型与监测方案的动态关联，该机制基于实时数据输入更新模型状态，并通过反馈环路调整监测方案，确保模型始终适应最新的建筑状况； S7、结果验证与可靠性评估； 在模型训练完成后，利用独立的验证集对预测结果进行评估； S8、构建可视化与交互平台； 构建可视化与交互平台，利用数据可视化技术，将预测结果、实时监测数据及历史损伤记录以图表形式呈现，并提供用户交互功能，使用户能够根据实际需求定制监测方案； S9、持续学习与模型更新机制； 建立一个持续学习与模型更新机制，通过不断引入新的监测数据和反馈，定期对模型进行再训练和优化。

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