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龙图腾网获悉北京晟泰捷达科技发展有限公司申请的专利一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测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：CN120446974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510633548.8，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测方法是由程戈;黄晨辉;鲁燕琦;周荣设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁检测技术领域，具体涉及一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测方法，包括以下步骤：S1、通过在无人机上配置多模态传感器获取墩柱布局信息，基于所述墩柱布局信息规划无人机航线；S2、根据所述无人机航线自动执行飞行任务，并采集多模态图像与空间位置信息；本发明在使用时，通过融合可视、深度与热信息，有利于更加全面准确地识别墩柱的结构异常与热损伤，提高图像采集的精度，构建结构缺陷的三维模型，精确测量裂缝的长度、宽度、深度等尺寸信息，将识别结果与实际结构模型绑定，生成三维可视化的缺陷标注图和统计报告，最终输出可视化的缺陷结果，有利于识别墩柱损坏类型和提高识别方式的精度。

本发明授权一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于大跨度桥梁墩柱质量检查的无人机监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过在无人机上配置多模态传感器获取墩柱布局信息，基于所述墩柱布局信息规划无人机航线； S2、根据所述无人机航线自动执行飞行任务，并采集多模态图像与空间位置信息； S3、将所述多模态图像与空间位置信息进行数据融合与预处理，生成统一格式的多模态数据集； S4、根据所述多模态数据集进行AI识别与缺陷建模，输出缺陷结果； S5、根据所述缺陷结果与历史数据对比，评估劣化趋势，自动生成检测报告，并上传至云端进行远程专家协同诊断与维保建议推送； 所述数据融合与预处理包括时间同步与空间配准、图像增强、去噪，所述时间同步通过插值方法对所述多模态图像包括RGB图像、激光雷达图像、红外热成像图像和GPS位置数据的时间戳进行插值，设定一个统一的时间网格{t1,t2,…,tm}，将不同时间戳的数据对齐到统一的时间点tsyn，所述空间配准，通过设定多模态传感器获取的图像都有一个与世界坐标系的变换矩阵{ORGB,OU,OI}，进而变换到统一的空间坐标系所述AI识别与缺陷建模包括缺陷区域初步定位、精细识别与分类和空间建模与尺寸测量；所述缺陷区域初步定位，使用轻量化目标检测模型定位疑似缺陷区域，生成候选区域框，所述轻量化目标检测模型fdet输入预处理后的多模态数据集F，输出每个候选区域的边界框Ji＝[xmin,ymin,xmax,ymax]，并为每个候选区域分配一个置信度Ki，表达公式：其中φ是sigmoid函数，fconf是用于计算每个候选框置信度的子网络，Ji是第i个候选缺陷区域的边界框，fdet是轻量化目标检测模型，F是多模态数据集，Ki是第i个候选区域的置信度评分，同时使用非极大值抑制去除冗余的候选区域框，设定阈值为保留具有最高置信度的候选框； 所述精细识别与分类，采用深度学习模型对候选区域进行像素级分割，识别裂缝和剥蚀的类型，并提取边界与形态特征，表达公式：其中γ·Ji是缺陷边界的梯度幅值用于提取第i个缺陷的边缘强度，是图像亮度函数Lx′,y′在像素位置x′,y′处的梯度模值，Lx′,y′是图像在像素位置处x′,y′的亮度值，是图像亮度对x′的偏导数，是图像亮度对y′的偏导数，Lx′,y′∈{0,1,2,...,N}表示缺陷类型的类别，所述空间建模与尺寸测量，将识别结果映射至点云中，执行三维建模与几何测量，输出裂缝的长度、宽度、深度的空间尺寸信息，所述输出缺陷结果，利用可视化输出与结构绑定，生成缺陷三维标注图与统计表，并绑定到结构坐标模型。

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