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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种多源融合结构变形测量校准方法及相关装置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：CN119245533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411302722.2，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权一种多源融合结构变形测量校准方法及相关装置是由林雪竹;张博;郭丽丽;孙静;王浩设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源融合结构变形测量校准方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多源融合结构变形测量校准方法及相关装置，涉及结构变形测量校准领域，包括获取待测件上布设的光纤光栅传感器采集的变形后的第一形变信息；获取双目视觉系统扫描的待测件变形前的初始状态点云信息；将所述初始状态点云信息和所述第一形变信息输入到高斯过程回归模型后，将初始状态点云中的非光纤光栅监测点信息输入至所述高斯过程回归模型中，得出非光纤光栅监测点对应的形变信息；第一形变信息和非光纤光栅监测点对应的形变信息构成的多源融合形变信息输入至训练后的NDT‑CNN‑SA网络模型中，得出校准后的形变信息。本发明能够基于多源融合的结构变形测量数据进行校准，提高结构形变数据的准确性。

本发明授权一种多源融合结构变形测量校准方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种多源融合结构变形测量校准方法，其特征在于，包括： 构建全局坐标系； 获取待测件上布设的光纤光栅传感器采集的变形后的第一形变信息；所述光纤光栅传感器基于所述全局坐标系布设在所述待测件上； 获取双目视觉系统扫描的待测件变形前的初始状态点云信息；所述双目视觉系统是基于所述全局坐标系进行布设的； 将所述初始状态点云信息和所述第一形变信息输入到高斯过程回归模型后，将初始状态点云中的非光纤光栅监测点信息输入至所述高斯过程回归模型中，得出非光纤光栅监测点对应的形变信息；所述第一形变信息和所述非光纤光栅监测点对应的形变信息构成了多源融合形变信息； 将所述多源融合形变信息输入至训练后的NDT-CNN-SA网络模型中，得出校准后的形变信息；所述NDT-CNN-SA网络模型体包括串联连接的NDT模块、CNN模型、自注意力机制模块和感知机； 其中，所述NDT模块的输出为均值向量和协方差矩阵；其中，均值向量和协方差矩阵的表达式为： 其中，分别表示一个NDT单元的均值向量和协方差矩阵；，…，，为每个单元格中的三维点； 其中，所述CNN模型包括多个串联连接的CNN单元；每一CNN单元包括依次串联连接的第一卷积层、第一批量归一化层和第一激活层； 其中，所述感知机包括多个串联连接的感知单元、第三卷积层和拼接层；每一感知单元包括依次串联连接的第二卷积层、第二批量归一化层和第二激活层。

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