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龙图腾网获悉中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于VR和物联网的机场智能运维方法及其系统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：CN119721641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510213415.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于VR和物联网的机场智能运维方法及其系统是由林攀;华志强;邱毅;李希龙;黄洁;张凯;周文婷;苟叶;肖毅设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR和物联网的机场智能运维方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能运维管理技术领域，公开了一种基于VR和物联网的机场智能运维方法及其系统，基于VR和物联网的机场智能运维方法包括：建立机场路面区域的BIM模型，通过建模分析和图像渲染以生成机场路面区域的轻量级3D模型，并从中提取出预定机场路段的路面图像；引入基于深度学习的图像处理技术对预定机场路段的路面图像进行多层次的特征提取和联合感知，以智能识别该预定机场路段是否需要维护，并基于分析结果在机场路面区域3D模型中进行相应的标记和提示。本发明可以实时更新路面状态信息，帮助运维人员更好地理解机场路面的实际情况，从而有效提高了机场运维的效率和准确性。

本发明授权一种基于VR和物联网的机场智能运维方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VR和物联网的机场智能运维方法，其特征在于，包括： 建立机场路面区域的BIM模型； 对所述机场路面区域的BIM模型进行建模分析以实现信息转化和提取以得到JSON文件； 将所述JSON文件发送至VR服务器，所述VR服务器将所述JSON文件在WebGL中进行模型加载和图像渲染以得到轻量机场路面区域3D模型； 从所述轻量机场路面区域3D模型提取预定机场路段的路面图像； 基于所述预定机场路段的路面图像，判断所述预定机场路段是否需要维护以得到判断结果，其包括： 对所述预定机场路段的路面图像进行多层次图像上下文特征提取以得到机场路段路面浅层上下文编码特征图和机场路段路面深层上下文编码特征图； 对所述机场路段路面浅层上下文编码特征图和所述机场路段路面深层上下文编码特征图进行基于先验引导的特征显著性联合感知以得到机场路段路面浅层-深层联合感知特征图，其包括： 对所述机场路段路面浅层上下文编码特征图和所述机场路段路面深层上下文编码特征图进行特征形状重塑以得到机场路段路面浅层上下文编码特征矩阵和机场路段路面深层上下文编码特征矩阵； 将所述机场路段路面浅层上下文编码特征矩阵和机场路段路面深层上下文编码特征矩阵输入先验引导调制模块以得到先验调制机场路段路面浅层上下文编码特征矩阵和先验调制机场路段路面深层上下文编码特征矩阵； 将所述先验调制机场路段路面浅层上下文编码特征矩阵M1′和所述先验调制机场路段路面深层上下文编码特征矩阵M2′输入基于类转换器结构的注意力交互编码模块以得到机场路段路面浅层特征强化交互编码矩阵M1i’和机场路段路面深层特征强化交互编码矩阵M2i’； S为注意力交互编码模块的特征尺度缩放因子，softmax表示软最大化函数；利用浅层特征中的细节信息来增强深层特征的语义理解，利用深层特征的语义信息来指导浅层特征的注意力聚焦； 对所述机场路段路面浅层特征强化交互编码矩阵和所述机场路段路面深层特征强化交互编码矩阵进行特征形状重塑以得到机场路段路面浅层特征强化交互编码特征图和机场路段路面深层特征强化交互编码特征图； 计算所述机场路段路面浅层特征强化交互编码特征图和所述机场路段路面深层特征强化交互编码特征图的加权和以得到所述机场路段路面浅层-深层联合感知特征图； 对所述机场路段路面浅层-深层联合感知特征图进行优化，包括： 计算所述机场路段路面浅层-深层联合感知特征图的所有特征值的绝对值之和w1，和所述机场路段路面浅层-深层联合感知特征图的所有特征值的平方和的平方根w2，并将w2除以w1以获得机场路段路面浅层-深层联合感知概率值p； 将所述机场路段路面浅层-深层联合感知特征图中的每个特征值进行最大值归一化以获得机场路段路面浅层-深层联合感知概率特征图F′： 将所述机场路段路面浅层-深层联合感知概率特征图与所述机场路段路面浅层-深层联合感知概率值点减后，进一步与所述机场路段路面浅层-深层联合感知概率值的倒数点乘以得到机场路段路面浅层-深层联合感知域梯度特征图F3； 以单位特征图点减所述机场路段路面浅层-深层联合感知概率特征图F′后，与所述机场路段路面浅层-深层联合感知域梯度特征图进行点除以得到机场路段路面浅层-深层联合感知微分特征图F4； 计算所述机场路段路面浅层-深层联合感知域梯度特征图的以所述机场路段路面浅层-深层联合感知概率值为指数的幂函数F3 ⊙p，并与所述机场路段路面浅层-深层联合感知微分特征图的以自然常数为底的指数函数expF4进行加权求和以得到优化的机场路段路面浅层-深层联合感知特征图Fo，即： 其中，r和s均表示加权超参数，表示点加； 将优化的机场路段路面浅层-深层联合感知特征图输入基于分类器的机场运维判断模块以得到判断结果； 响应于所述判断结果为预定机场路段需要维护，在所述轻量机场路面区域3D模型中对所述预定机场路段进行标记，所述标记为“需进行维护保养”； 显示具有标记的所述轻量机场路面区域3D模型。

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