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龍圖騰網獲悉南京中理外輪理貨有限公司申請的專利一種基于無人機的3D堆場測量方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120339551B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510827631.9，技術領域涉及：G06T17/20；該發明授權一種基于無人機的3D堆場測量方法、系統、設備及介質是由周林華;陳建武;魚兆生;吳勇;陳業設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于無人機的3D堆場測量方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：一種基于無人機的3D堆場測量方法、系統、設備及介質，涉及堆場測量領域。在該方法中，控制無人機按照預設飛行路徑飛行以采集港口中各個目標貨堆的測量圖像和點云數據，對測量圖像和點云數據進行配準，并將配準后的測量圖像和點云數據進行融合以生成融合后的數據集；將數據集輸入到預設深度卷積神經網絡中，生成目標貨堆的初步三維模型，并將初步三維模型輸入生成對抗網絡中生成目標三維模型；獲取目標貨堆的貨物特性數據和環境因子數據，并根據貨物特性數據和環境因子數據構建目標貨堆的密度模型；根據目標三維模型和密度模型計算目標貨堆的質量數據。實施本申請提供的技術方案，能夠更準確、高效地完成港口堆場貨物測量。

本發明授權一種基于無人機的3D堆場測量方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于無人機的3D堆場測量方法，其特征在于，應用于港口管理平臺，所述方法包括： 控制無人機按照預設飛行路徑飛行以采集港口中各個目標貨堆的測量圖像和點云數據，對所述測量圖像和所述點云數據進行配準，并將配準后的所述測量圖像和所述點云數據進行融合以生成融合后的數據集； 將所述數據集輸入到預設深度卷積神經網絡中，生成所述目標貨堆的初步三維模型，并將所述初步三維模型輸入生成對抗網絡中生成目標三維模型； 獲取所述目標貨堆的貨物特性數據和環境因子數據，并根據所述貨物特性數據和所述環境因子數據構建所述目標貨堆的密度模型，所述貨物特性數據包括貨物來源、運輸方式、存儲時間和堆放方式，所述環境因子數據包括溫度、濕度、風速、氣壓和光照強度； 根據所述目標三維模型和所述密度模型計算所述目標貨堆的質量數據， 所述將所述初步三維模型輸入生成對抗網絡中生成目標三維模型包括： 構建三維模型特征表，對三維模型的特征元素進行編碼，所述特征元素包括幾何特征和拓撲結構，每個特征元素有唯一索引； 當接收到所述初步三維模型時，查找所述初步三維模型的特征元素在所述三維模型特征表中的索引，使用所述索引從預設嵌入矩陣中檢索對應的嵌入向量，并根據所述嵌入向量構建嵌入向量序列； 對于所述嵌入向量序列，計算每個特征元素與其他特征元素之間的相關性得分，根據所述相關性得分構建注意力權重矩陣，并根據所述注意力權重矩陣對所述嵌入向量序列進行加權求和，以得到每個特征元素的上下文表示； 使用圖嵌入技術將所述上下文表示融入到所述生成對抗網絡中，并通過所述生成對抗網絡生成目標三維模型， 所述通過所述生成對抗網絡生成目標三維模型包括： 通過所述生成對抗網絡的生成器生成樣本模型，并將所述樣本模型和所述初步三維模型均輸入所述生成對抗網絡的判別器中； 根據所述判別器對所述樣本模型和所述初步三維模型的判別結果計算所述生成器和所述判別器的損失函數，通過反向傳播算法更新所述生成器和所述判別器的參數，并通過更新后的所述生成器和所述判別器進行新一輪的迭代； 當生成對抗網絡達到預設的迭代次數或性能收斂時，生成器生成中間三維模型； 根據所述中間三維模型的表面三角形面片的曲率大小，去除所述中間三維模型中的冗余三角形面片，利用拓撲學原理識別所述中間三維模型中的拓撲結構特征，以確定缺陷的位置和類型，并采用基于拓撲變換的修復算法對檢測到的缺陷進行修復，以得到所述目標三維模型。

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