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龙图腾网获悉陕西建工集团股份有限公司申请的专利无人机建筑智能巡检方法及系统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：CN120747419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511224738.0，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权无人机建筑智能巡检方法及系统是由魏渊博;郝二小;姚格梅;崔思萌;张宝刚;孙晓春;孙会;杨峰涛设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机建筑智能巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为无人机建筑智能巡检方法及系统，涉及图像处理与计算机视觉技术领域，包括基于BIM模型、环境数据与历史缺陷热力图，通过强化学习自主规划巡检路径。利用多源传感器采集数据，经时空配准构建局部稠密点云。采用紧耦合图SLAM融合BIM先验约束，生成全局稠密点云。通过层次化Transformer得到细粒度三维网格，运用多尺度HRNet网络实现缺陷分割分类。最终将缺陷信息映射至BIM模型，生成语义增强BIM，为建筑运维提供精准数据支持。

本发明授权无人机建筑智能巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.无人机建筑智能巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于待巡检建筑的建筑BIM模型、实时环境感知数据和历史缺陷分布热力图，通过强化学习模型生成待巡检建筑的无人机巡检路线； 通过无人机搭载的多源传感器同步采集建筑立面数据，对所述采集建筑立面数据进行时空配准，获得同步多源数据，并构建建筑立面局部稠密点云模型； 引入改进的紧耦合图SLAM融合BIM模型的结构先验约束，对所述建筑立面局部稠密点云模型进行配准与融合，获得全局建筑外墙稠密点云模型； 基于所述全局建筑外墙稠密点云模型，通过层次化Transformer网络，获得建筑外墙细粒度三维网格模型； 构建多任务深度学习模型，采用多尺度HRNet网络与边缘感知损失函数，将所述多尺度HRNet网络作为骨干网络，所述多尺度HRNet网络包含四组并行分辨率分支、跨分辨率特征融合模块和双任务输出层；对所述建筑外墙细粒度三维网格模型进行缺陷区域分割和分类，获得缺陷分类结果； 基于所述建筑外墙细粒度三维网格模型的空间位置，将所述缺陷分类结果映射至网格顶点，生成带语义标签的细粒度三维缺陷模型； 将所述带语义标签的细粒度三维缺陷模型与所述建筑BIM模型进行语义对齐与信息集成，生成包含建筑外墙缺陷检测信息的语义增强BIM模型，作为最终的无人机建筑智能巡检结果。

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