摘要
本发明公开了一种AR技术的施工数据智能管理系统及方法,涉及施工数据管理技术领域,本发明同步获取BIM设计模型的几何拓扑数据、施工现场的三维点云数据、设备位姿数据以及全景图像特征点;通过扩展卡尔曼滤波融合惯性测量数据与激光雷达数据,实时估计设备位姿,并基于在线学习算法动态补偿环境扰动导致的定位误差;构建层级式图神经网络,将BIM设计模型的几何特征和图像语义标签进行跨模态融合,生成AR叠加画面;分析BIM设计模型预测值与施工完成后测量值之间的误差,优化BIM设计模型的物理参数。提高特征点的匹配质量,提高鲁棒性和收敛速度;提高实时交互流畅性。
技术关键词
数据智能管理系统
数据智能管理方法
扩展卡尔曼滤波融合
设备位姿
模型预测值
激光雷达数据
在线学习算法
匹配误差
三维点云数据
图像特征点
交叉注意力机制
数据转换单元
语义标签
坐标系
数据采集模块
ORB特征
BIM软件
层级
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重型燃气轮机
智能建模方法
构建耦合系统
历史运行数据
模型预测值
评价方法
全景视频采集
计算方法
线性
视频采集设备
神经网络模型
因子
水污染溯源
强化学习策略
空间分布信息
智能预测方法
数据
XGBoost模型
建议生成方法
LSTM神经网络
数据智能管理方法
数据智能管理系统
节点
分布式数据管理
背景图