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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115987818B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211646867.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L41/16；該發(fā)明授權(quán)基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法是由何斌;王怡翔;朱忠攀;李剛;王志鵬;周艷敏;陸萍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法，該方法為：設(shè)備管理端根據(jù)AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的布設(shè)情況在BIM數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)檢索，并且分發(fā)設(shè)備關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的BIM模型數(shù)據(jù)；AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)獲取各關(guān)鍵部件的傳感器數(shù)據(jù)；AI云服務(wù)器確定AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)是否完成初始化；如果AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)完成初始化，則根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)和BIM模型信息對(duì)AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)增量布設(shè)，獲得動(dòng)態(tài)調(diào)整后的AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)；如果AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)未完成初始化，則重新對(duì)AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化，并且完成之后AI云服務(wù)器再次確定AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)是否完成初始化。該方案結(jié)合BIM模型全生命周期優(yōu)勢(shì)，根據(jù)設(shè)施的外部狀態(tài)和內(nèi)部狀態(tài)判斷當(dāng)前設(shè)備權(quán)重系數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整ALOT節(jié)點(diǎn)是否需要調(diào)整，具有低成本、無(wú)需人力維護(hù)等優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明授權(quán)基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于BIM模型的大規(guī)模AIOT節(jié)點(diǎn)智能布設(shè)方法，其特征在于，所述方法包括： 設(shè)備管理端根據(jù)AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的布設(shè)情況在BIM數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)檢索，并且分發(fā)設(shè)備關(guān)聯(lián)到對(duì)應(yīng)的BIM模型數(shù)據(jù)； 所述AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)獲取各關(guān)鍵部件的傳感器數(shù)據(jù)； AI云服務(wù)器確定AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)是否完成初始化； 如果所述AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)完成初始化，則根據(jù)所述傳感器數(shù)據(jù)和BIM模型信息對(duì)AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)增量布設(shè)，獲得動(dòng)態(tài)調(diào)整后的AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，具體為： 根據(jù)初始BIM模型的先驗(yàn)信息對(duì)設(shè)施權(quán)重系數(shù)的初始預(yù)測(cè)；采集AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的傳感器數(shù)據(jù)；對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；從BIM數(shù)據(jù)庫(kù)獲取BIM模型固有數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)傳感器數(shù)據(jù)；AI云服務(wù)器根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)和BIM模型信息對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)，智能評(píng)估當(dāng)前AIOT布設(shè)情況；通過(guò)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)確定增設(shè)后的AIOT節(jié)點(diǎn)中設(shè)備的使用期內(nèi)的劣化程度、預(yù)測(cè)異常事件的頻率和部件的使用模式，并且結(jié)合增量方案動(dòng)態(tài)調(diào)整AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)； 如果所述AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)未完成初始化，則重新對(duì)所述AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化，并且完成之后所述AI云服務(wù)器再次確定AIOT節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)是否完成初始化。

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