【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑模型空间定位，尤其涉及基于深度学习的模块化建筑增强现实辅助施工方法及装置。
技术介绍
1、传统建筑形式在建筑工业化转型过程中，存在两个痛点，一是施工阶段的传统的墨线放线的方法，误差大效率低，并且难以形成有效的三维空间定位，导致建筑施工误差成为了常见的质量通病。二是项目交付后，机电水暖等隐蔽工程信息缺失或者不准确，给后期维修检测带来极大的困扰。并且近年来新兴的模块化建筑，将现场工作几乎全部转移到了工厂，场景和设备都可以满足工业化生产要求的前提下，传统的放线测量方法成为制约工厂制作的一大瓶颈，同时模块化建筑具备可拆除重建的优势，这一过程中需要对建筑内部构造有直观清晰准确的了解。
2、针对上述情况，市场上已经存在一定数量的辅助施工应用，主要基于slam空间定位、uwb等有源传感器定位、lighthouse定位、gps定位与北斗卫星定位等。然而上述技术都难以在工程项目中真正指导施工，一是依靠传感器定位的方式，设备投入较大，且布设要求高，占据施工面；二是单纯依靠 slam视觉定位或gps技术的施工精度无法最小也在1c...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的模块化建筑增强现实辅助施工方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于激光雷达扫描及模型匹配获取待定位模块化建筑的当前建筑模块模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的粗定位策略对所述当前建筑模块模型与所述待定位模块化建筑进行粗定位，得到粗定位建筑模块模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的精细定位策略对所述粗定位建筑模块模型与所述待定位模块化建筑进行精细定位，得到精细定位建筑模块模型，包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的模块化建筑增强现实辅助施工方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于激光雷达扫描及模型匹配获取待定位模块化建筑的当前建筑模块模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的粗定位策略对所述当前建筑模块模型与所述待定位模块化建筑进行粗定位，得到粗定位建筑模块模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的精细定位策略对所述粗定位建筑模块模型与所述待定位模块化建筑进行精细定位，得到精细定位建筑模块模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述粗定位建筑模块模型的内部空间复杂度类型确定所述粗定位建筑模块模型中所包括的模型关键特征点集合，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设的特征值...
【专利技术属性】
技术研发人员：冷瀚宇，梁玮龙，廖选茂，陈杰，余运波，叶超，周忆源，季明李，
申请(专利权)人：中建科工集团绿色科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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