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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法与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：CN119888212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411661545.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法与系统是由王骞;越宏哲设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法与系统，旨在解决当前深度学习模型对大量真实标注点云数据的依赖问题。本发明的方法通过从建筑信息模型BIM生成合成点云，模拟真实激光扫描过程，以生成能够反映真实场景遮挡特征的点云数据。具体而言，方法首先初始化激光扫描仪的位置、扫描分辨率、扫描误差和可通行区域，然后利用激光射线交汇算法对BIM模型进行采样，以生成合成点云。接着，通过训练深度学习模型来提高MEP场景的语义分割准确性，从而实现高精度的MEP模型重建。本发明能有效促进建筑物中机械、电气和管道构件的运营与维护，提升相关领域的工作效率和质量。

本发明授权一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于合成点云增强的机械、电气和管道场景深度学习重建方法,其特征在于，包括以下步骤： S1、针对机械、电气和管道场景的建筑信息模型进行预处理，获取场景的几何信息，包括：顶点、面和法线，顶点以XYZ坐标表示； S2、基于射线激光扫描与交点算法RBLSIA生成机械、电气和管道场景的合成点云，具体是：S2.1、在预先选定的扫描站点放置虚拟激光扫描仪，创建模拟激光束，并引入高斯误差以模拟真实激光扫描仪的参数；然后设置虚拟激光扫描仪在场景中的位置， S2.2、根据指定的角度分辨率，计算垂直和水平方向的激光束数和，计算基于垂直视场角和水平视场角；生成垂直和水平方向的扫描角度数组和， S2.3、计算带误差的方向向量并进行调整，将角度转换为弧度，并使用三角函数计算方向向量的分量、和，最终形成矩阵D； S2.4、使用RBLSIA方法计算每条激光束与场景三角网格的最近交点，并记录交点的相关信息、生成的合成点云中的点； S3、将机械、电气和管道场景划分为可通行区域、高度预警区域和不可通行区域，在可行走区域内均匀布置扫描点进行扫描，生成机械、电气和管道场景的合成点云，并为每个点赋予语义类别标签； S4、构建机械、电气和管道场景的点云数据集，包括机械、电气和管道场景的合成点云，以及点云中每个点对应的语义类别标签，同时构建机械、电气和管道场景重建神经网络，利用点云数据集训练所述神经网络，得到机械、电气和管道场景重建模型； S5、将机械、电气和管道场景重建模型部署在建筑信息模型中，输入待测场景的几何信息获得机械、电气和管道场景的重建结果。

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