基于深度学习的碳排放评估的施工方案优化方法及系统

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基于深度学习的碳排放评估的施工方案优化方法及系统
申请号:CN202510969816
申请日期:2025-07-15
公开号:CN120471408A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明提供了基于深度学习的碳排放评估的施工方案优化方法及系统,属于绿色施工技术领域,方法包括:S1.通过无人机获取施工现场图像数据,进行时序一致性分析、光照归一化处理及混合去噪,提取图像特征并进行配准,采用深度学习生成实景三维模型;S2.基于实景三维模型的点云数据进行分割,提取不同施工区域,对比重建前后的模型得出土方开挖量与植被破坏量,结合多维度碳排放因子数据及适应性动态因子,核算施工过程中的碳排放量;S3.采用多目标优化方法,对设备配置、能源结构及施工流程进行综合评估与调整,生成低碳施工方案。本发明利用先进的三维建模技术和智能分析手段,实现了施工现场的碳排放管理及绿色施工方案优化。
技术关键词
实景三维模型 运输路径规划 施工现场 排放量 设备配置 植被 设计光伏系统 数据 开挖工程 图像 绿色施工技术 因子 无人机 覆盖率 高密度点云 三维建模技术 并行增量 遗传算法优化