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龙图腾网获悉北京空陆视觉科技有限公司申请的专利一种基于三维重建系统数据采集方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120295579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510428114.4，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于三维重建系统数据采集方法是由金玖明;李世荣;柴华;秦波;庄永茂设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维重建系统数据采集方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据储存技术领域，具体公开了一种基于三维重建系统数据采集方法，包括以下步骤：S1、数据获取：将原始数据集进行数据预处理；S2、数据预处理：对实时接收的数据进行预处理，转化为标准化数据集；S3、重要性评分计算：针对预处理后的数据，计算其重要性评分；S4、基于重要性评分，实施动态缓存策略。区块链技术实现数据溯源与防篡改，结合基于图卷积网络的时空预测模型，增强数据可信度评估的客观性与预测重要性的准确性，这为三维重建系统提供更可靠的决策依据，降低因数据失真导致的工业事故风险。

本发明授权一种基于三维重建系统数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维重建系统数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取：为三维重建系统配置多个数据源，这些数据源用于采集与三维重建相关的原始数据； S2、数据预处理：对实时接收的数据进行预处理，转化为标准化数据集，此预处理流程涵盖： 数据清洗：剔除异常、重复及错误数据； 格式统一：将不同格式的数据转化为统一的标准化格式； 特征提取：运用PCA算法提炼关键特征向量； 数据压缩：实施无损或有损压缩技术，以缩减存储与传输成本； S3、重要性评分计算：针对预处理后的数据，计算其重要性评分，计算公式如下： ； 其中： 为数据访问频次； 为数据的紧急程度； 为数据变化率，计算公式为：；其中，为时间间隔； 为基于深度学习预测模型的预测重要性； 为数据与关键业务指标的相关性，计算公式为：；表示相关系数，为特征向量，为关键绩效指标KPI； 为数据可信度，反映数据源的可靠性和数据本身的完整性； 、、、、、为权重系数； S4、基于重要性评分，实施动态缓存策略； S1中，数据获取的具体步骤为： S11、配置多个数据源，数据源的总数为，其中是一个正整数，且每一个数据源都与一个工业设备或传感器相对应，编号为； S12、针对每一个数据源，在特定的时间标记，通过工业物联网网络实时地捕获原始数据，该包含以下信息： 数据源识别码，用于唯一地区分数据源； 测量值或数据内容，代表数据源在时间采集的原始信息； 数据格式或类型描述，说明数据源产生的数据的结构、种类或格式，以便于识别和处理多种来源和格式的数据； 附加信息，涵盖了与数据相关的额外信息； S13、将步骤S12中从所有数据源收集到的原始数据汇总，构建在时间的原始数据集，即：； 其中：表示在时间的数据收集活动；表示取所有数据源在时间产生的原始数据的合集； S14、对所述原始数据集进行时间标记对齐和数据完整性校验； S15、计算数据捕获率，以评估在时间数据收集的有效性，所述数据捕获率定义为：； S16、基于所述数据捕获率和数据完整性校验的结果，判断数据收集过程是否达到实时性和可靠性的标准，如满足条件，则将原始数据集进行数据预处理； 基于重要性评分，实施动态缓存策略的具体步骤为： S41、缓存存储：将重要性评分超过阈值的数据存入高速缓存区； S42、缓存淘汰：当缓存容量超出阈值时，采用LVD算法，按从低到高顺序移除数据； S43、多级缓存：根据的差异，数据可被存储于不同级别的缓存介质进行多级缓存； S44、智能数据调度：应用强化学习算法，依据系统状态和网络条件，智能调度缓存数据，优化数据的获取和传输路径； S45、自适应权重更新：利用贝叶斯优化技术，根据缓存命中率H、系统延迟L和数据丢失率D，实时调整权重系数。

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