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龙图腾网获悉福建省交通科研院有限公司;华东交通大学申请的专利多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准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：CN120672668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510687355.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准方法是由游德泉;邱光应;吴林铭;张威;李楠;林耀设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准方法在说明书摘要公布了：本发明属于桥梁健康监测技术领域，且公开了多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准方法，具体步骤如下：S1、构建桥梁病害数据集采用四个公开数据集CFD、CrackTree200、Crack500和CrackSeg9k，以及自主采集的数据样本构建桥梁数据集。通过引入桥梁病害语义分割结果作为语义线索，构建多层次语义一致性配准框架，结合场景语义一致性掩码匹配模块抑制类内误匹配，提升三维点云配准精度；采用多半径环形区域语义特征提取与聚类优化策略，增强稀疏点云数据的特征完整性，同时基于轻量化编码器‑解码器框架融合RGB‑D多尺度特征，通过双分支注意力模块与自适应金字塔上下文模块实现复杂病害的精准分割，并将语义信息与三维点云深度融合，形成闭环反馈。

本发明授权多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准方法在权利要求书中公布了：1.多模态融合的桥梁病害检测与三维点云配准方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、构建桥梁病害数据集 采用四个公开数据集CFD、CrackTree200、Crack500和CrackSeg9k，以及自主采集的数据样本构建桥梁数据集；其中，Crack500数据集由500幅高分辨率桥梁表面图像构成，分辨率为2272×1704像素，采集自国外多个地区的桥梁结构，涵盖了多样化的裂缝形态与尺寸特征；CrackSeg9k数据集则通过集成多个小型开源数据集构建而成，在表面材质、环境背景、光照条件、曝光参数以及裂缝形态方面展现出显著的多样性； S2、将S1中构建的桥梁病害数据集划分为训练集和测试集； S3、桥梁病害检测 S3.1、采用编码器挖掘空间信息表示输入特征图，其中C、H、W分别表示通道数、高度和宽度；首先利用全局平均池化降低特征图空间维度，得到第个向量：引入空间金字塔注意力对不同尺度特征进行变换，其中，和分别表示拼接层和池化操作；表示通过核大小为的标准卷积层进行的向量尺寸调整操作，注意力金字塔表示为：采用ReLU函数和Sigmoid函数作为激活层，最终的融合特征图表示为：其中，和分别表示通道分支和空间分支；表示逐元素乘法操作； S3.2、全局引导的局部亲和自适应语义模块 引入全局引导的局部亲和自适应语义模块用于整合不同尺度的信息，具有更大感受野的上下文信息有助于理解不同病害类别邻近局部区域中的共享特征，提升桥梁病害分割性能，为了进一步降低计算复杂度，采用最近邻上采样； S3.3、轻量级解码器 轻量级解码器的双分支设计采用非对称卷积，卷积核大小为1x3和3x1，其中表示使用次数；为了补充信息连续性并获取近距离特征信息，分支采用深度可分离卷积，其中表示特征图通过非对称卷积的次数；中间分支基于分支采用空洞卷积，表示如下：其中，为第个解码器特征图，假设；解码器模块整合了来自长距离和短距离的特征：其中，表示卷积层的权重，代表中分支输出；在对这些分支进行求和操作后通过通道混洗操作实现了分支间的特征交互； S3.4、自适应金字塔上下文模块 为有效整合来自相关图像区域及其对应像素语义标签的特征，引入自适应金字塔上下文模块，捕捉多尺度上下文细节信息，提升分割性能； S4、在桥梁病害检测完成后，将桥梁语义分割结果作为语义信息，进行桥梁三维点云数据配准； S4.1、目标函数定义 给定两个点云源点云和目标点云；输入包括、、、和，其中和分别从和中随机选取关键点，表示标签映射函数，其中是一组语义标签； S4.2、组匹配模块 为解决病害类别间不匹配问题，局部语义一致性表示如下：其中，表示在搜索半径下的局部语义特征，指示函数用于判断点和是否满足局部语义一致性； 通过避免匹配不满足局部语义一致性的关键点解决病害类别间不匹配问题，首先将匹配组定义为两个病害关键点集组合：其中，是源关键点中病害类型为的子关键点集，而是目标关键点中病害子关键点集； S4.3、掩码匹配 使用不同半径的欧几里的聚类方法构建个语义实例的聚类，然后定义为聚类中心集合：其中，是第个聚类的中心点； 接着，以关键点为中心，将桥梁划分为宽度为L的N个环形区域，其中第个环形区域的半径范围为，然后通过以下方式填充二进制多环语义特征：其中，查询第个环形区域内围绕的病害标签集； 掩码匹配模块将特征匹配方法形式化为一个选择过程，利用匹配得分矩阵作为输入：其中表示基于局部描述符相似度的匹配得分矩阵；函数用于选择具有高匹配得分的匹配对，输出，其中表示是一个潜在的匹配内点；随后，通过使用精细的场景一致性掩码对匹配得分矩阵进行重新加权，有效抑制类内误匹配； 为构建，首先计算相似度矩阵，其中表示关键点和之间相似度，接着，使用二元选择函数将矩阵M中每行的前K个最大值设为1，其余值设为0，这一过程生成场景一致性掩码,其中表示和满足场景语义一致性，最后，基于掩码后的匹配得分矩阵，匹配选择可以表示为公式的扩展； S5、利用构建信息完整的三维点云模型，进行后续病害参数的定量化计算； S6、利用测试集数据，测试桥梁病害检测方法和三维点云配准方法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建省交通科研院有限公司;华东交通大学，其通讯地址为：350101 福建省福州市台江区茶亭街道五一中路104号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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