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龙图腾网获悉南京国立资产管理有限责任公司;江苏金寓信息科技有限公司申请的专利一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监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：CN119885381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510045664.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统是由秦浩;李少岚;辛连春;史习雯;李强设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统，涉及管线安装技术领域。该基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统，包括：三维扫描与数据预处理模块、图纸三维建模模块、AR区别显示与误差识别模块、修正建议与实时指导模块、记录与反馈改进模块；通过三维扫描与数据预处理，实现了高精度的实际管线数据采集，为后续分析提供了坚实基础。图纸三维建模模块的引入，使得设计与实际安装的对比更加直观。AR区别显示与误差识别模块的应用，不仅提高了误差识别的精度，还通过回归模型预测误差阈值，有效评估误差严重程度。修正建议与实时指导模块能够即时提供修正建议，指导施工人员操作，提高施工效率和质量。

本发明授权一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BIM和AR的机电管线安装情况监测系统，其特征在于，包括： 三维扫描与数据预处理模块，使用三维扫描技术捕捉机电管线的实际空间特征，并通过去噪、配准和拼接的预处理步骤生成三维扫描数据； 图纸与实际三维建模模块，用于依据设计图纸创建机电管线的三维图纸模型，并在实际安装过程中导入预处理后的管线扫描数据，创建实际安装的管线模型； AR区别显示与误差识别模块，用于将三维图纸建模和实际建模导入AR设备，通过区别显示两个模型，并计算空间距离以识别误差，优化误差计算方式以提高精度，并建立基于历史数据训练的回归模型来预测阈值对比误差，判断误差严重程度；同时提供误差标记和修正建议显示功能； 修正建议与实时指导模块，对识别的误差进行分类和量化，划定每个误差的大小和重要性，生成修正建议并在AR设备上实时展示，指导施工人员进行调整； 记录与反馈改进模块，记录修正前后的管线空间特征数据和修正过程中识别的误差数据，并记录修正建议数据，作为历史数据训练并完善回归模型； 所述AR区别显示与误差识别模块的工作内容具体包括： 模型导入AR设备：将图纸建模和实际建模的两个模型以适当的格式导入到AR设备或支持AR的应用程序中； 区别显示：在AR设备上，使用不同的颜色、透明度或线条样式同时显示两个模型； 误差识别：计算图纸建模和实际建模中对应点或线段之间的空间距离，设空间距离在X、Y、Z三个坐标轴上的位置偏移量分别为Δx、Δy和Δz： Δx=x2-x1； Δy=y2-y1； Δz=z2-z1； 使用欧几里得距离公式计算空间误差距离d： ； 其中，（x1，y1，z1）和（x2，y2，z2）分别是图纸建模和实际建模中对应点的坐标； 误差阈值设置：定义一个误差阈值，用于判断两个模型之间的差异是否构成误差；误差阈值基于历史数据训练的回归模型预测得出，并根据项目要求和精度标准，自动调整误差阈值； 误差标记：使用AR设备上的视觉标记和语音或文字提示标记超过阈值的误差； 误差标记：对于超过误差阈值的点或线段，使用AR设备上的视觉标记和语音或文字提示进行标记； 基于历史数据训练的回归模型预测误差阈值的步骤具体包括： B1.数据收集与预处理： 数据收集：从多个已完成的项目中收集关于误差阈值、安装精度、管线类型、材料、环境条件的数据，并记录每个项目中实际使用的误差阈值以及相应的安装结果； 数据预处理：对收集到的数据进行清洗，去除不完整或异常的数据点，对数据进行归一化处理，以确保不同特征在模型训练中具有相同的权重； B2.特征选择与模型训练： 特征选择：从收集的数据中选取与误差阈值设定相关的特征，包括管线类型、材料、环境条件、安装精度要求，将这些特征将作为回归模型的输入变量； 模型训练：选择线性回归作为模型，使用预处理后的数据训练回归模型，目标是预测给定特征下合适的误差阈值；然后使用均方误差、均方根误差或R²分数的指标评估模型的性能； B3.回归模型公式表示为： T=β0+β1·F1+β2·F2+...+βp·Fp； 其中，T是预测的误差阈值，β0是截距项，（β1，β2，...，βp）是回归系数，（F1，F2，...，Fp）是选定的特征； 在模型训练阶段，通过最小化损失函数来求解回归系数（β0，β1，...，βp）； B4.实时应用与反馈： 在新项目中，根据项目的特征和精度要求，使用训练好的回归模型预测合适的误差阈值，并将预测的误差阈值应用于AR设备上的误差识别过程，以指导施工人员进行管线安装； 在项目完成后，收集关于实际安装精度和使用的误差阈值的数据用于更新回归模型。

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