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龍圖騰網獲悉南京國立資產管理有限責任公司;江蘇金寓信息科技有限公司申請的專利一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統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：CN119885381B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510045664.8，技術領域涉及：G06F30/13；該發明授權一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統是由秦浩;李少嵐;辛連春;史習雯;李強設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統，涉及管線安裝技術領域。該基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統，包括：三維掃描與數據預處理模塊、圖紙三維建模模塊、AR區別顯示與誤差識別模塊、修正建議與實時指導模塊、記錄與反饋改進模塊；通過三維掃描與數據預處理，實現了高精度的實際管線數據采集，為后續分析提供了堅實基礎。圖紙三維建模模塊的引入，使得設計與實際安裝的對比更加直觀。AR區別顯示與誤差識別模塊的應用，不僅提高了誤差識別的精度，還通過回歸模型預測誤差閾值，有效評估誤差嚴重程度。修正建議與實時指導模塊能夠即時提供修正建議，指導施工人員操作，提高施工效率和質量。

本發明授權一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于BIM和AR的機電管線安裝情況監測系統，其特征在于，包括： 三維掃描與數據預處理模塊，使用三維掃描技術捕捉機電管線的實際空間特征，并通過去噪、配準和拼接的預處理步驟生成三維掃描數據； 圖紙與實際三維建模模塊，用于依據設計圖紙創建機電管線的三維圖紙模型，并在實際安裝過程中導入預處理后的管線掃描數據，創建實際安裝的管線模型； AR區別顯示與誤差識別模塊，用于將三維圖紙建模和實際建模導入AR設備，通過區別顯示兩個模型，并計算空間距離以識別誤差，優化誤差計算方式以提高精度，并建立基于歷史數據訓練的回歸模型來預測閾值對比誤差，判斷誤差嚴重程度；同時提供誤差標記和修正建議顯示功能； 修正建議與實時指導模塊，對識別的誤差進行分類和量化，劃定每個誤差的大小和重要性，生成修正建議并在AR設備上實時展示，指導施工人員進行調整； 記錄與反饋改進模塊，記錄修正前后的管線空間特征數據和修正過程中識別的誤差數據，并記錄修正建議數據，作為歷史數據訓練并完善回歸模型； 所述AR區別顯示與誤差識別模塊的工作內容具體包括： 模型導入AR設備：將圖紙建模和實際建模的兩個模型以適當的格式導入到AR設備或支持AR的應用程序中； 區別顯示：在AR設備上，使用不同的顏色、透明度或線條樣式同時顯示兩個模型； 誤差識別：計算圖紙建模和實際建模中對應點或線段之間的空間距離，設空間距離在X、Y、Z三個坐標軸上的位置偏移量分別為Δx、Δy和Δz： Δx=x2-x1； Δy=y2-y1； Δz=z2-z1； 使用歐幾里得距離公式計算空間誤差距離d： ； 其中，（x1，y1，z1）和（x2，y2，z2）分別是圖紙建模和實際建模中對應點的坐標； 誤差閾值設置：定義一個誤差閾值，用于判斷兩個模型之間的差異是否構成誤差；誤差閾值基于歷史數據訓練的回歸模型預測得出，并根據項目要求和精度標準，自動調整誤差閾值； 誤差標記：使用AR設備上的視覺標記和語音或文字提示標記超過閾值的誤差； 誤差標記：對于超過誤差閾值的點或線段，使用AR設備上的視覺標記和語音或文字提示進行標記； 基于歷史數據訓練的回歸模型預測誤差閾值的步驟具體包括： B1.數據收集與預處理： 數據收集：從多個已完成的項目中收集關于誤差閾值、安裝精度、管線類型、材料、環境條件的數據，并記錄每個項目中實際使用的誤差閾值以及相應的安裝結果； 數據預處理：對收集到的數據進行清洗，去除不完整或異常的數據點，對數據進行歸一化處理，以確保不同特征在模型訓練中具有相同的權重； B2.特征選擇與模型訓練： 特征選擇：從收集的數據中選取與誤差閾值設定相關的特征，包括管線類型、材料、環境條件、安裝精度要求，將這些特征將作為回歸模型的輸入變量； 模型訓練：選擇線性回歸作為模型，使用預處理后的數據訓練回歸模型，目標是預測給定特征下合適的誤差閾值；然后使用均方誤差、均方根誤差或R2分數的指標評估模型的性能； B3.回歸模型公式表示為： T=β0+β1·F1+β2·F2+...+βp·Fp； 其中，T是預測的誤差閾值，β0是截距項，（β1，β2，...，βp）是回歸系數，（F1，F2，...，Fp）是選定的特征； 在模型訓練階段，通過最小化損失函數來求解回歸系數（β0，β1，...，βp）； B4.實時應用與反饋： 在新項目中，根據項目的特征和精度要求，使用訓練好的回歸模型預測合適的誤差閾值，并將預測的誤差閾值應用于AR設備上的誤差識別過程，以指導施工人員進行管線安裝； 在項目完成后，收集關于實際安裝精度和使用的誤差閾值的數據用于更新回歸模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京國立資產管理有限責任公司;江蘇金寓信息科技有限公司，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市秦淮區大光路41號光華大廈4樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。