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龙图腾网获悉南通钢安机械制造有限公司申请的专利一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位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：CN121074349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511621224.9，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法是由张建军设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑施工与计算机视觉交叉技术领域，且公开了一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法，本发明包括三维激光扫描模块、特征提取模块、理论建模模块、修正指令生成模块、匹配验证模块、安装质量评价模块和模型自优化模块；本发明将事后检测变为事中指导，大幅减少重复调整和返工时间，提升吊装效率；结合深度学习与传统ICP算法，优势互补，控制整体定位精度；将几何定位与力学性能预测相结合，给出更科学、全面的安装质量评价，从源头保障结构安全；具备闭环学习能力，能够从历史安装数据中不断学习优化；通过AR技术将复杂的三维偏差数据直观呈现给操作人员，降低了对操作人员的技术门槛要求。

本发明授权一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于激光扫描与深度学习的钢结构构件定位方法，其特征在于，具体包括： S1、通过三维激光扫描模块在构件吊装前、中、后，对目标区域进行多角度扫描，获取点云数据生成不确定模型和稳定模型； 所述稳定模型具体为：原始BIM模型转换的高精度点云，以及已通过验收且位置正确的已安装构件点云； 所述不确定模型具体为：当前正在吊装的构件扫描得到的实时点云； S2、使用深度学习网络通过特征提取模块对不确定模型进行特征提取并和稳定模型进行特征匹配，输出构件与设计位置之间的初始变换矩阵； S3、通过理论建模模块将深度学习网络输出的初始变换矩阵与原始BIM模型结合，生成该构件在当前状态的理论安装定位模型； S4、通过修正指令生成模块将理论安装定位模型与稳定模型进行高精度算法配准，计算残差并输出修正指令，进行可视化呈现； S5、通过匹配验证模块进行理论安装定位模型与稳定模型的理论匹配验证和实际匹配验证； S6、通过安装质量评价模块根据吊装完成后的数据与稳定模型数据计算位置偏差评分和安装强度评分，并进行加权计算输出安装质量综合评分； S7、通过模型自优化模块对每次安装的初始特征向量、修正指令和最终评分作为训练样本进行训练，使模型持续自优化。

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