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龙图腾网恭喜安徽建筑大学申请的专利基于点云三维重建的建筑设计与分析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：CN119416333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510026830.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于点云三维重建的建筑设计与分析方法是由施贵刚;疏臻;钟杰;高旭光;廖振修;邹涛设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于点云三维重建的建筑设计与分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于点云三维重建的建筑设计与分析方法，属于建筑物建模技术领域。本发明通过获取房屋外部点云数据，结合房屋CAD设计图纸（CAD图像），利用采集的数据集进行训练室内场景推测网络；使用对抗生成网络（GANs）来推测并生成室内场景的多视角图，再通过这些图像生成室内点云，最后融合室内外点云，实现在不知道房屋内部场景布局的情况下，推测设计出房屋内部布局，并建立房屋模型，不仅保护了房主的隐私，还提高了设计效率和准确性。

本发明授权基于点云三维重建的建筑设计与分析方法在权利要求书中公布了：1.基于点云三维重建的建筑设计与分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集房屋建筑物外立面点云数据，对采集的房屋建筑物外立面点云数据进行预处理，获得干净的房屋建筑物外立面点云；步骤S2：使用改进的FusionVit多模态深度学习网络作为室内场景推测网络，输入干净的房屋建筑物外立面点云和CAD图像，对室内场景推测网络进行训练，得到室内场景推测模型；在步骤S2中，所述改进的FusionVit多模态深度学习网络包括CameraViT网络、LidarViT网络、MixViT网络与3D-GANs网络，室内场景推测网络训练过程如下：步骤S21：利用CameraViT网络将带有RGB信息的CAD图像分割成多个块，并将每个块展平成一维向量，将一维向量序列拼接为一个矩阵，对一维向量增加一个表示其在原始图像中相对位置的位置嵌入，之后拼接一个用于分类的token，得到添加位置嵌入的序列特征矩阵，通过图像Transformer编码器进行编码，得到图像特征；步骤S22：利用LidarViT网络将干净的房屋建筑物外立面点云分割成多个立方体并剔除空立方体，保留非空立方体，对非空立方体进行随机采样，然后将采样处理得到的立方体展平成一维向量，将一维向量序列拼接为一个序列特征矩阵，对每个一维向量增加一个表示其在原始点云中相对位置的位置嵌入，之后再拼接一个用于分类的token，得到添加位置嵌入后的序列特征矩阵，通过点云Transformer编码器进行编码，得到点云特征；步骤S23：利用MixViT网络将CameraViT网络和LidarViT网络提取的二维的图像特征和三维的点云特征通过拼接操作进行融合，并通过MLP生成融合后的特征表示；步骤S24：将MixViT网络输出的融合后的特征表示输入到3D-GANs对抗生成网络中进行对抗训练，得到训练后满足性能指标的室内场景推测模型；步骤S3：将需要推测室内场景的干净的房屋建筑物外立面点云和对应的CAD图像输入到室内场景推测模型，使用室内场景推测模型进行室内场景图像的预测生成，得到多视角的室内场景图像；步骤S4：根据多视角的室内场景图像恢复出房屋建筑物的室内场景点云，然后将房屋建筑物的室内场景点云与原始的干净的房屋建筑物外立面点云进行融合，得到包含房屋建筑物的室内外完整3D结构的点云；步骤S5：基于包含房屋建筑物的室内外完整3D结构的点云，使用建模软件进行房屋建筑物建模。

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