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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法及装置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：CN120411789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510846123.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法及装置是由吴志铭;肖称;项建新;方静雯;林昊;李欣伟;方天客;杨荣华;李秀芳;连宇新;康润池设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法及装置，涉及智慧施工预测管理技术领域。本发明通过提取BIM模型的BIM语义信息构建BIM语义图，结合YOLO模型进行施工现场视频的目标检测识别，得到目标检测结果；并与CLIP跨模态对齐实现图像、文本与BIM的多模态数据深度融合，得到多模态异构图；将多模态异构图输入时空序列模型进行预测，输出未来若干时刻施工场景的预测结果，并动态映射至数字孪生平台，实现风险预警与可视化展示。本申请能够实时捕捉施工动态变化，精准预测施工进度与风险，提升施工管理智能化水平。

本发明授权一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合图像、文本与BIM模态的施工场景预测方法，其特征在于，包括： S1，基于BIM平台构建施工场景项目的三维建筑模型，并提取三维建筑模型中每个构件的构件信息，建立以每个构件为节点、构件间的逻辑关系为边的BIM语义图； S2，实时采集施工现场视频与施工相关文本资料，利用YOLO模型对所述施工现场视频进行目标检测识别，得到目标检测结果； S3，将所述目标检测结果与施工相关文本资料分别输入CLIP模型提取出图像语义向量与文本语义向量，并通过图神经网络对所述BIM语义图进行编码，得到BIM嵌入； S4，将所述BIM嵌入映射至与CLIP模型的语义空间一致的表示空间，进行所述BIM嵌入、所述图像语义向量与所述文本语义向量的对齐与融合，得到多模态异构图；其中，所述图像语义向量为高维嵌入形式表达的图像中各目标对象的语义特征；将所述BIM嵌入投影映射至CLIP模型的d维语义空间，表达式为： ； 其中，为图神经网络GNN编码后的构件节点，即所述BIM嵌入的构件节点表示；表示投影后的表示；为线性映射矩阵；表示维实数； 计算图像目标与所述BIM嵌入之间的语义相似度，其表达式为： 其中，为所述图像语义向量；‖·‖为向量的欧氏范数； 计算所述文本语义向量与所述BIM嵌入之间的语义相似度，其表达式为： ； 其中，为所述文本语义向量；为节点的邻居节点； 计算所述图像语义向量与所述文本语义向量之间的语义相似度，其表达式为： ； 其中，为L2范数； 根据、、以及所述文本语义向量、所述图像语义向量以及所述BIM嵌入，构建得到动态的多模态异构图； S5，将所述多模态异构图输入时空序列模型进行预测，输出未来若干时刻施工场景的预测结果； S6，根据所述预测结果，生成预测时刻的施工场景信息，并通过数字孪生映射进行可视化更新。

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