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恭喜中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司孔鑫获国家专利权

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龙图腾网恭喜中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司申请的专利一种监测数据质量的方法、装置、介质及设备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:CN119004352B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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:202411483203.0,技术领域涉及:G06F18/2433;该发明授权一种监测数据质量的方法、装置、介质及设备是由孔鑫;赵文祥;曲柄宇;黄亮亮;杜广林;代明智;王书辉;吴敏设计研发完成,并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

一种监测数据质量的方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了:本发明为一种监测数据质量的方法、装置、介质及设备,涉及数据处理技术领域,包括:获取第一建筑数据和第二建筑数据,基于第一建筑数据中的图形数据,获取若干个关键建筑元素,遍历所有关键建筑元素,获取若干个关键建筑元素之间的空间关系,基于空间关系对第一建筑数据中的图形数据进行监测确定第一异常数据,基于第一建筑数据中的文本数据和第二建筑数据,获取第二异常数据。本发明利用BIM模型的三维可视化特点,结合传感器技术,实现了对BIM模型数据的实时、智能化监测,降低了人力成本,提高了数据监测的效率,基于数据形式的不同采用不同的处理方式,使得获取到的异常数据的准确性较高,进而提高了监测数据质量的准确性。

本发明授权一种监测数据质量的方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了:1.一种监测数据质量的方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:获取第一建筑数据和第二建筑数据,其中,所述第一建筑数据为通过BIM模型系统的API接口传输获取到的建筑数据,所述第二建筑数据为通过传感器传输获取到的目标地理位置对应的建筑数据;基于第一建筑数据中的图形数据,获取若干个关键建筑元素,其中,所述关键建筑元素为利用Canny边缘检测算法和灰度共生矩阵对第一建筑数据中的图形数据进行处理获取到的建筑元素,基于第一建筑数据中的图形数据,获取若干个关键建筑元素包括如下步骤:获取样本图像列表集,其中,所述样本图像列表集包括若干个样本图像列表,所述样本图像列表包括若干个样本图像,所述样本图像为获取到的包括若干个特定建筑元素的图像,每个样本图像列表中的样本图像对应的特定建筑元素为同一类型,不同样本图像列表中的样本图像对应的特定建筑元素为不同类型;获取样本图像列表集中每个样本图像对应的形状特征和纹理特征,其中,所述样本图像对应的形状特征为对样本图像进行Canny边缘检测算法获取到的形状特征,所述样本图像对应的纹理特征为对进行Canny边缘检测算法后的样本图像进行灰度共生矩阵计算获取到的纹理特征;获取待匹配的候选图像对应的形状特征和纹理特征,其中,所述待匹配的候选图像为从第一建筑数据中的图形数据中获取到的任一图像,所述待匹配的候选图像对应的形状特征对所述待匹配的候选图像进行Canny边缘检测算法获取到的形状特征,所述待匹配的候选图像对应的纹理特征为对进行Canny边缘检测算法后的所述待匹配的候选图像进行灰度共生矩阵计算获取到的纹理特征;获取待匹配的候选图像与每个样本图像之间的第一相似度,其中,所述第一相似度为基于所述待匹配的候选图像对应的形状特征和所述每个样本图像对应的形状特征利用归一化互相关(NCC)算法获取到的相似度;获取待匹配的候选图像与每个样本图像之间的第二相似度,其中,所述第二相似度为先对所述待匹配的候选图像对应的纹理特征与所述每个样本图像对应的纹理特征分别进行归一化处理后利用余弦相似度算法获取到的所述待匹配的候选图像对应的纹理特征与所述每个样本图像对应的纹理特征之间的相似度;当待匹配的候选图像与某个样本图像之间的第一相似度和第二相似度之和大于零且为最大值时,获取此样本图像中的特定建筑元素为待匹配的候选图像对应的关键建筑元素;遍历所述若干个关键建筑元素中的所有关键建筑元素,获取若干个关键建筑元素之间的空间关系,其中,所述空间关系的获取方式为在脚本中嵌入基于空间关系规则生成的逻辑判断语句,根据关键建筑元素对应的位置关系和大小,识别关键建筑元素之间的空间关系;基于空间关系对第一建筑数据中的图形数据进行监测确定第一异常数据,其中,当第一建筑数据中的某个图形数据对应的空间关系缺失或空间关系匹配错误或空间关系数量超过预设的数量阈值时,确定此图形数据对应的空间关系数据为第一异常数据;基于第一建筑数据中的文本数据和第二建筑数据,获取第二异常数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国交通信息科技集团有限公司杭州分公司,其通讯地址为:310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道良睦路1166号鼎创财富中心B2幢;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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