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龙图腾网获悉中交星宇科技有限公司;中国交通信息科技集团有限公司申请的专利基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形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：CN119533322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411612386.1，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形监测方法是由李大卓;刘玲;胡文慧;冯迪;赵龙兵;刘铮;李继欣;王金生;杨梦琦设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形监测方法，包括：获取结构物在北斗卫星时间定位和经纬度定位下的遥感影像集合；对每张遥感图像进行轮廓边缘预处理；基于时序上相邻的结构物轮廓图之间的边缘变化确认得到每张结构物轮廓图内关键区域；获取每个历史时间节点对应关键区域的形变原因；基于每张遥感图像对应的结构物轮廓图和关键区域进行划分得到训练组和预测组；基于训练组训练预设神经网络模型得到结构物变形神经网络；本发明通过在提取结构体轮廓确定真实轮廓图，在筛除植被区域变化后确定形变关键区域，作为结构物变形神经网络输入信息能有效提升结构物变形神经网络的准确率。

本发明授权基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于北斗时空数据融合与AI技术的结构物变形监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取结构物在北斗卫星时间定位和经纬度定位下的遥感影像集合，遥感影像集合包括当前时间节点和多个历史时间节点对应的遥感图像； 对每张遥感图像进行轮廓边缘预处理，得到每张遥感图像对应的结构物轮廓图，包括：基于Canny算子边缘检测算法对遥感图像进行轮廓提取以及预处理，得到遥感图像内结构物的轮廓，对遥感图像内结构物的轮廓进行拐点识别得到多个结构特征点，基于结构特征点对轮廓进行分割得到多个轮廓边缘线段， 基于预设的直线识别算法对轮廓边缘线段进行直线识别，得到直线识别结果，直线识别结果包括多个直线段和多个曲线段，分别计算每个曲线段与其相邻的两个直线段的斜率相似性，基于每个曲线段对应的斜率相似性和所有曲线段所在轮廓边缘线段占比计算得到边缘线被遮挡可能性评估值，基于边缘线被遮挡可能性评估值和预设第一阈值判断得到该轮廓边缘线段是否为结构体边缘线， 结构物内包括多个结构体，分别统计每个轮廓边缘线段内直线段的斜率，并进行均值计算得到每个轮廓边缘线段对应的直线斜率均值，基于每个结构体内每对拐点边缘线段之间的垂直度计算得到每个结构体的真实性评估值，一对拐点边缘线段为与一个结构特征点连接的两条轮廓边缘线段，基于每个结构体的真实性评估值和预设第二阈值判断得到结构体对应的轮廓边缘线段是否为结构物轮廓线，基于所有结构物轮廓线构成结构物轮廓图； 基于时序上相邻的结构物轮廓图之间的边缘变化确认得到每张结构物轮廓图内关键区域，关键区域为不被植被影响而随时间变化的轮廓所在区域，包括：基于时序变化在结构物轮廓图中确认得到至少一个植被影响候选边缘，统计每个植被影响候选边缘在时序中的长度和该植被影响候选边缘的最大切线斜率，基于每个植被影响候选边缘在时序中的长度和植被影响候选边缘的切线斜率计算得到每个植被影响候选边缘的评价指数，分别基于每个评价指数判断和预设第三阈值判断得到至少一个形变边缘，形变边缘对应的评价指数判断小于预设第三阈值，分别基于每个形变边缘构建一个关键区域； 获取每个历史时间节点对应关键区域的形变原因； 基于每张遥感图像对应的结构物轮廓图和关键区域进行划分得到训练组和预测组； 基于训练组训练预设神经网络模型得到结构物变形神经网络； 将预测组输入至结构物变形神经网络得到结构物的变形监测结果。

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