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龙图腾网获悉北京科技大学;清华大学申请的专利一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位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：CN119044993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411160433.3，技术领域涉及：G01S17/86；该发明授权一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位方法及系统是由田源;刘思梦;许镇;刘俊荣;顾栋炼;岳清瑞;陆新征设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及土木工程结构健康监测技术领域，特别是指一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位方法及系统。所述方法包括：无人机搭载激光雷达；通过激光雷达采集三维点云数据，获得无人机航线；无人机搭载红外相机；根据无人机航线，通过红外相机进行拍摄，获得红外图像数据以及红外图像对应的可见光图像；基于图像融合技术以及机器学习技术，根据红外图像对应的可见光图像和无人机航线，获得拍摄位置信息；基于预设的拍摄范围阈值进行虚拟航拍，获得虚拟航拍空鼓图像；根据可见光图像以及虚拟航拍空鼓图像进行特征对比，获得空鼓真实坐标。本发明是一种基于数字孪生技术的效率高、精确度好的空鼓定位方法。

本发明授权一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的建筑群外表面空鼓定位方法，其特征在于，所述方法包括： 无人机搭载激光雷达；通过所述激光雷达采集三维点云数据以及可见光图像；根据所述三维点云数据以及可见光图像构建三维点云模型；根据所述三维点云模型进行航线规划，获得无人机航线； 无人机搭载红外相机；根据所述无人机航线，通过所述红外相机进行拍摄，获得红外图像数据； 基于图像融合技术以及机器学习技术，根据所述红外图像、所述可见光图像和所述无人机航线，获得拍摄位置信息； 其中，所述基于图像融合技术以及机器学习技术，根据所述红外图像、所述可见光图像和所述无人机航线，获得拍摄位置信息，包括： 根据所述红外图像以及所述可见光图像，获得所述红外图像的对应可见光图像； 基于空鼓温度特征，对所述红外图像进行图像分割，获得温度异常区域图像；将所述温度异常区域图像确定为第一处理图像； 使用预设的边缘检测算法，对所述第一处理图像进行空鼓红外图像的像素强度分析，获得定位空鼓存在区域图像；将所述定位空鼓存在区域图像确定为第二处理图像； 将所述对应可见光图像进行墙体提取；将墙体提取后的对应可见光图像扣除门窗洞口部分，获得第三处理图像； 采用图像融合技术，对所述第一处理图像、第二处理图像和第三处理图像进行图像融合，获得融合图像； 根据所述融合图像，采用机器学习技术学习所述融合图像中空鼓图像的层次结构特征； 基于所述层次结构特征，对所述融合图像中存在空鼓的区域进行目标检测，获得最终空鼓轮廓图像； 基于所述红外图像以及所述对应可见光图像，根据所述无人机航线以及所述最终空鼓轮廓图像进行拍摄位置计算，得到无人机的拍摄位置信息； 基于预设的拍摄范围阈值，根据所述可见光图像以及所述拍摄位置信息，对所述三维点云模型进行虚拟航拍，获得虚拟航拍空鼓图像； 根据所述可见光图像以及所述虚拟航拍空鼓图像进行特征对比，获得空鼓真实坐标。

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