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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于三维模型点云网格数据构建温度场的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：CN114758061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210259003.1，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于三维模型点云网格数据构建温度场的方法是由孙笑云;戴惠怡;张金兰;任登凤设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维模型点云网格数据构建温度场的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维模型点云网格数据构建温度场的方法，该方法步骤如下：使用无人机倾斜摄影获得图像数据；对原始数据进行预处理，包括降低分辨率、转换灰度图和边缘锐化，优化建模所需的数据量和建模效果；建立基本三维模型，与其他预处理方法对比，对模型的精度、时间、点云数量等参数进行评估和调整直到符合具体项目要求；根据上述模型进行提取点云，并对其进行语义分割；将点云数据网格化；使用点云网格数据进行热处理；建立简易的温度场。该方法将建模前的数据通过预处理进行简化，便于高效、较准确地构建模型并提取出温度场计算所需的点云数据。

本发明授权基于三维模型点云网格数据构建温度场的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维模型点云网格数据构建温度场的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用无人机倾斜摄影获得图像数据； 步骤2、对原始数据进行预处理，包括降低分辨率、转换灰度图和边缘锐化； 步骤3、建立基本三维模型，对模型参数进行评估和调整直到符合预设要求； 所述的建立基本三维模型，具体包括： 步骤3-1，搜索所有尺度上的图像位置；通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点，所用高斯微分函数公式为： 式中，σ为正态分布的标准差，r为模糊半径，N为空间维度的数量； 步骤3-2，根据稳定程度选择关键点，并在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度；所用矩阵模型为： 6σ+1×6σ+1 步骤3-3，在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度；采集其所在高斯金字塔图像3邻域窗口内像素的梯度和方向分布特征；所用测量梯度的模值和方向公式为： 模值： 方向公式：θx,y＝tan-1Lx,y+1-Lx,y-1Lx+1,y-Lx-1,y 式中，L为关键点所在的尺度空间值；x，y为关键点基准方向； 步骤3-4，对图像数据关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供对于这些变换的不变性；旋转不变性公式为： 式中，r为采样点的半径大小，这一步将保证梯度方向为x方向为旋转后坐标值； 步骤3-5，对图片两两之间的特征点匹配，即每一个图像对I和J，考虑每一个特征f∈FI并找到最近邻的特征向量fnn∈FJ,其中fnn表达为： 式中：FI表示图像I周围的特征点，FJ表示图像J周围的特征点，fd为点与最近邻匹配向量的距离，f'd为点与第二近邻匹配向量的距离； 步骤3-6，用SVD求坐标x左边矩阵的零空间，再将最后一个元素归一化到1，即可求得x，三维重建的物体大小； 步骤4、对模型进行语义分割； 步骤5、点云数据网格化； 步骤6、建立温度场。

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