摘要
本发明公开了一种基于大模型的建筑数字孪生三维重建方法及系统,涉及建筑数字孪生与三维建模融合技术领域,包括在建筑物布设多源设备,采集建筑多角度数据,进行类型区分与结构化预处理。构建并训练自适应深度网络模型识别建筑特征,采用多类型增强策略提高模型鲁棒性。利用融合算法实现点云拼接与坐标统一,基于多维阈值实现孪生模型更新与同步。本发明所述方法为深度模型建立高质量输入;使建筑结构特征识别具备鲁棒性与精度优势;使孪生模型具备动态可更新能力。三者形成完整闭环,最终突破了传统重建方法在精度、稳定性和更新性上的技术瓶颈,实现了面向复杂场景的建筑数字孪生三维建模新路径。
技术关键词
三维重建方法
数字孪生
深度网络模型
建筑
融合算法
建立神经网络模型
曲面重建算法
三角网格模型
模型更新
高密度点云
鲁棒性
策略
点云数据标注
点云数据配准
多角度
三维重建系统
坐标系
三维网格模型
系统为您推荐了相关专利信息
误差矫正方法
灵敏度误差
三轴磁传感器
萤火虫算法
融合粒子群优化
邻域
序列
三次样条插值
多传感器融合
车辆自动驾驶技术
概率评价方法
动态相互作用
SVM分类器
模拟钢筋混凝土
模拟模型
分区优化方法
气体扩散模型
多模态
分区规则
气体浓度分布