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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种施工场景物料堆体积测量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：CN121259077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511821111.3，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种施工场景物料堆体积测量方法及装置是由项建新;吴志铭;杨荣华;连宇新;李秀芳;方天客;康润池设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种施工场景物料堆体积测量方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的一种施工场景物料堆体积测量方法及装置，涉及计算机视觉与建筑工程技术领域。本发明通过获取双目图像数据并极线校正生成左右视图对；然后采用基于交叉代价聚合算法对校正后的双目图像数据进行视差估计生成视差图；对视差图进行反投影重建，并提取出颜色信息与置信度值，生成双目点云图像，然后分割提取出有尺度点云；接着将双目点云图像输入AtlasNet网络架构生成无尺度点云；对无尺度点云进行对齐与尺度恢复，最后将恢复后的点云与有尺度点云进行融合，计算出融合后的高度值与物料堆体积。本发明通过联合配准和融合无尺度点云与有尺度点云，生成既完整又具真实物理尺度的三维模型，实现高精度的物料堆体积计算，显著提高了测量精度和效率。

本发明授权一种施工场景物料堆体积测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种施工场景物料堆体积测量方法，其特征在于，包括： S1，采用两台相同型号的相机作为双目相机系统进行单目标定和立体标定获取施工现场包含物料堆区域的双目图像数据，并进行极线校正，生成左右视图对； S2，基于左右视图对与双目相机系统相关参数，采用基于交叉代价聚合算法对校正后的双目图像数据进行视差估计，生成视差图； S3，对所述视差图进行反投影重建，并提取出与像素对应的颜色信息与置信度值，生成双目点云图像，然后对所述双目点云图像进行分割提取出物料堆的独立三维点云数据，即有尺度点云； S4，将所述双目点云图像输入AtlasNet网络架构，经特征提取、特征增强与融合映射后生成稠密的三维点云，即无尺度点云； S5，将所述无尺度点云与所述有尺度点云进行统一对齐与尺度恢复，得到尺度恢复后的点云； S6，将尺度恢复后的点云与所述有尺度点云分配到网格单元中进行融合，计算出融合后的高度值，并基于此计算出物料堆体积； 其中，所述S6具体为： 首先，将所有点云数据根据其x、y轴坐标分配到对应的网格单元中； 对于每个网格单元，基于高度与其对应的置信度，计算高度加权和和权重，公式为： ，； 其中，k表示第k个网格单元；为网络单元坐标； 然后计算初始加权平均高度，公式为： ； 在融合点云时，对于同时存在有尺度点云与尺度恢复后的点云的网格单元内，计算两者的加权平均高度的一致性差值；若小于预设阈值，则判定数据一致，按预先设定的来源置信度进行高度加权融合，高度加权融合公式为： ； 其中，为融合后的高度值；、分别为的置信度和高度；、分别为的置信度和高度； 若大于预设阈值，则判定点云存在较大误差，采纳有尺度点云的高度，以增强模型对补全误差的鲁棒性，公式如下： ； 对于仅存在或者数据的单元，直接采用其高度值进行填充，公式为： ； 若融合后存在缺失单元或数据空洞，则采用插值或二维形态学膨胀操作或调用深度学习模型进行填补； 基于填补后的高度图，通过随机采样一致性算法平面拟合地面模型，公式为： ； 其中，为地面模型在网格单元处的高度值；、、分别为地面模型的参数，用于描述地面的倾斜和偏移； 对每个网格单元，计算物料堆高度与地面高度的差值，公式为： ； 其中，为网格单元处物料堆相对于地面的高度差；为融合后高度图在网格单元处的高度； 对所有网格单元的高度差进行积分，得到物料堆的总体积，公式为： ； 其中，为物料堆总体积；为单个网格单元的边长。

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