同济大学单伽锃获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种既有建筑结构安全监测方法及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：CN120995417B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511524838.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种既有建筑结构安全监测方法及系统是由单伽锃;张鹏设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种既有建筑结构安全监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种既有建筑结构安全监测方法及系统，系统在建筑关键构件与重要位置分布式布设多台监测仪，监测仪包括：多源监测数据的实时采集模块、监测仪之间的高精度数据同步授时模块、及数据预处理和融合处理的边缘计算模块。其中，数据融合基于同步后的多源数据，将数据驱动的神经网络作为模型误差补偿器，与卡尔曼滤波器相结合，实现多源数据融合并估计未监测的物理量；监测仪通过无线通讯连接云平台，云端接收多点监测数据和边缘计算结果，进行既有建筑结构安全监测与评估。与现有技术相比，本发明具有能够实现微秒级的数据同步精度和高效估计难以直接观测的物理参量等优点，提升了既有建筑结构安全监测的精度与可靠性。
本发明授权一种既有建筑结构安全监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种既有建筑结构安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时获取分布式布置在建筑关键构件与重要位置中的多个监测仪采集的多源数据，并进行数据预处理和数据同步； 基于同步后的多源数据，将数据驱动的神经网络作为模型误差补偿器，与无迹卡尔曼滤波器结合，进行多源数据融合，估计未监测的物理量，结合采集到的数据进行既有建筑结构安全监测； 其中，所述数据同步的方法为： 利用GPS或NTPPTP协议进行初步的数据同步； 将初步同步后的数据构建为具有空间拓扑特征的输入特征向量，输入引入门控注意力的图卷积神经网络进行拓扑数据处理，所述图卷积神经网络中的节点通过聚合邻居节点的信息更新自身的特征，聚合的权重由门控注意力机制确定，门控注意力机制的输出输入到长短时记忆模块中用于捕捉特征的时间模式，长短时记忆模块的输出输入到一个由不确定性驱动的自适应融合模块，输出最优的时钟偏移估计值，基于所述最优的时钟偏移估计值进行高精度数据同步。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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