买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南蛛蛛机器人科技有限公司申请的专利基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别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：CN121033714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511580058.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别方法及系统是由崔新建;程丽;范长印;李冬雪;尹丁丁;张伟杰;周军;霍晓彬;范超雪;焦鹏生设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，根据桥梁形态预设观测点，对所述观测点进行多无人机协同路径规划；基于无人机协同路径实时采集原始图像数据，设置视觉惯性估计机制，同步修改无人机视角完成图像覆盖拼接，生成桥梁图像数据并更新三维空间视图；构建桥梁表面裂缝分割模型，识别桥梁异常位置，生成异常坐标数据；对识别出的损伤区域进行损伤量化指标划分，获得关键损伤评价指标，推动了无人机桥梁检测的数字化智能化转型升级，有效保障桥梁安全、延长其使用寿命。

本发明授权基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机图像采集的桥梁工程异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，根据桥梁形态预设观测点，对所述观测点进行多无人机协同路径规划； 步骤S2，基于无人机协同路径实时采集原始图像数据，设置视觉惯性估计机制，同步修改无人机视角完成图像覆盖拼接，生成桥梁图像数据并更新三维空间视图； 步骤S3，构建桥梁表面裂缝分割模型，识别桥梁异常位置，生成异常坐标数据； 步骤S4，对识别出的损伤区域进行损伤量化指标划分，获得关键损伤评价指标； 所述步骤S1包括如下子步骤： 步骤S11，利用无人机拍摄桥梁的图像，获得桥梁形态，所述桥梁形态包括长度、宽度、高度、跨度、桥墩个数和几何线形； 步骤S12，以桥梁的长度为x轴、宽度为y轴，高度为z轴构建三维空间视图，并对所述三维空间视图横向划分成三层结构，在每个桥墩从高到低异常标注对应三个竖向观测点，根据桥梁长度标注若干个横向观测点； 步骤S13，将所述竖向观测点和横向观测点从1到n进行标注，生成排列编码[001,002,003,...]，部署k架无人机，按照桥梁长度分配的k个模块进行飞行，每架无人机根据各个模块包含的观测点标注的位置进行飞行覆盖，利用DQN算法训练，生成无人机协同路径； 所述步骤S2包括如下子步骤： 步骤S21，将观测点作为拍摄点，无人机根据所述无人机协同路径和预设的重叠宽度进行飞行采集桥梁当前数据，获得原始图像数据； 步骤S22，设置视觉惯性估计机制，对于每采集到的一帧新的原始图像数据，提取稀疏特征点，所述稀疏特征点包括钢板焊缝、螺栓边缘、混凝土剥落坑、伸缩缝接口、裂缝边缘、锈蚀斑块、结构接缝和构件轮廓； 步骤S23，当采集到下一帧新图像的稀疏特征点时，采用距离函数评估当前稀疏特征点到上一帧稀疏特征点的距离相似度，选取新图像中集中距离函数值最小的稀疏特征点作为与上一帧图像的匹配点，将获得的所有匹配点作为查询集合，利用穷举法将每一帧图像的稀疏特征点与当前查询集合的匹配点进行一对一匹配，将匹配成功的稀疏特征点作为查询集合不断迭代，直到最后一帧图像匹配完成，生成桥梁特征匹配点； 步骤S24，将所述原始图像数据依照所述桥梁特征匹配点的位置进行拼接，生成桥梁图像数据； 所述步骤S2还包括： 对所述原始图像数据进行第一处理，生成特征点坐标和对应的描述子，利用惯性测量单元对不同相机下的原始图像数据进行预积分测量，获得每个图像相对变化值，所述相对变化值包括相对旋转变化、相对速度变化和相对位置变化，对所述桥梁特征匹配点和所述相对变化值进行第二处理，输出最优位姿估计，更新所述三维空间视图； 所述第一处理用于利用SuperPoint特征提取器提取图像稀疏特征点； 所述第二处理用于视觉惯性联合优化，找到当前桥梁特征匹配点与当前位姿投影到三维空间视图的误差值，并利用最小二乘法计算视觉投影误差和与积分误差的最小代价函数值； 所述步骤S3包括如下子步骤： 步骤S31，利用改进的最大类间方差法，对所述桥梁图像数据进行分割阈值计算，获得灰度图像阈值； 步骤S32，遍历所述桥梁图像数据，若每个样本的候选像素值低于所述灰度图像阈值，将所述候选像素标注为未受损区域，若每个样本的候选像素值达到或超过所述灰度图像阈值，将所述候选像素标注为受损区域； 步骤S33，通过点云逆向匹配投影，将所述受损区域和未受损区域进行像素融合，所述受损区域标注像素为1，所述未受损区域标注像素为0，并按照桥梁图像数据的位姿将受损区域对应到当前的三维空间视图中，生成异常坐标数据。

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湖南蛛蛛机器人科技有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市雨花区振华路199号湖南环保科技产业园创业中心101(544室)；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。