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龙图腾网获悉深圳市城市公共安全技术研究院有限公司;城市安全发展科技研究院(深圳)申请的专利房屋结构安全边缘视觉监测方法及装置、设备及存储介质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：CN121236608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511770094.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权房屋结构安全边缘视觉监测方法及装置、设备及存储介质是由凌君;岳清瑞;施钟淇;宋卿;常好诵;王罡;王松;金楠;黄山;刘宇舟;黎莉;秦敢;潘亚洁;周锐;贾磊设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本房屋结构安全边缘视觉监测方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种房屋结构安全边缘视觉监测方法及装置、设备及存储介质，涉及建筑安全监测技术领域，包括：采集多模态数据，其中，多模态数据包括可见光视频流、热红外视频流以及点云数据；对多模态数据进行参数同步提取处理，得到第一位移序列、第一倾斜角、第一裂缝宽度以及第一空鼓掩膜；将第一位移序列、第一倾斜角、第一裂缝宽度以及第一空鼓掩膜进行封装，得到第一特征数据包；并将第一特征数据包进行结构化数值压缩，得到压缩向量，将压缩向量发送至云平台，以使云平台根据第一特征数据包实时更新数字孪生模型并触发预警机制，完成房屋结构安全监测，实现了对建筑结构倾斜、沉降、振动、裂缝及空鼓等多参数的高精度、非接触、实时监测。

本发明授权房屋结构安全边缘视觉监测方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种房屋结构安全边缘视觉监测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多模态数据，其中，所述多模态数据包括可见光视频流、热红外视频流以及点云数据； 对所述多模态数据进行参数同步提取处理，得到第一位移序列、第一倾斜角、第一裂缝宽度以及第一空鼓掩膜； 将所述第一位移序列、所述第一倾斜角、所述第一裂缝宽度以及所述第一空鼓掩膜进行封装，得到第一特征数据包； 将所述第一特征数据包进行结构化数值压缩，得到压缩向量，将所述压缩向量发送至云平台，以使所述云平台根据所述第一特征数据包实时更新数字孪生模型并触发预警机制，完成房屋结构安全监测； 所述对所述多模态数据进行参数同步提取处理，得到第一位移序列、第一倾斜角、第一裂缝宽度以及第一空鼓掩膜的步骤，包括： 对所述可见光视频流进行亚像素位移计算，得到第一位移序列； 对所述可见光视频流进行单目三维重构及平面拟合，得到第一倾斜角； 对所述可见光视频流进行裂缝分割，得到第一裂缝宽度； 对所述热红外视频流进行温度梯度分析，得到第一空鼓掩膜； 所述对所述多模态数据进行亚像素位移计算，得到第一位移序列的步骤，包括： 对所述可见光视频流进行金字塔分层处理，得到多级金字塔图像； 对所述多级金字塔图像进行相位一致性特征提取，得到第一相位特征图； 对所述第一相位特征图进行帧间光流估计，得到第一光流场； 对所述第一光流场进行尺度转换，得到第一位移序列； 所述对所述第一相位特征图进行帧间光流估计以得到第一光流场的步骤，包括： 对所述第一相位特征图进行傅里叶变换，得到第一频域图； 对所述第一频域图进行相位差计算，得到第一相位差图； 对所述第一相位差图进行亚像素位移映射，得到第一光流场； 所述将所述第一特征数据包进行结构化数值压缩，得到压缩向量，将所述压缩向量发送至云平台的步骤，包括： 将所述第一特征数据包输入自编码器网络，得到第一压缩向量； 通过无线通信网络将所述第一压缩向量发送至云平台，以使所述云平台通过解码器重建所述第一特征数据包并进行监测分析； 接收所述云平台返回的预警等级标识，并将所述预警等级标识写入本地存储； 所述方法，还包括： 接收来自无人机平台的第二视频帧序列，并将所述第二视频帧序列作为多模态数据的补充输入； 对所述第二视频帧序列进行与所述多模态数据相同的处理流程，对应得到第二位移序列和第二倾斜角； 通过精密时间同步与全局优化配准，将所述第二位移序列、所述第二倾斜角、所述第一位移序列以及所述第一倾斜角融合至所述第一特征数据包，得到第二特征数据包； 将所述第二特征数据包发送至云平台，以使所述云平台根据所述第二特征数据包进行房屋结构安全监测。

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深圳市城市公共安全技术研究院有限公司;城市安全发展科技研究院(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区清水河街道清水河社区清水河三路18号博盈大厦2号楼301；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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