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龙图腾网获悉邢台路桥建设集团有限公司申请的专利一种公路桥梁边坡养护无人机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：CN119440085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411540727.9，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种公路桥梁边坡养护无人机巡检方法及系统是由杨国旺;谢丽荟;王璐;李海波;张锋昌设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公路桥梁边坡养护无人机巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机巡检领域，具体涉及一种公路桥梁边坡养护无人机巡检方法及系统。方法利用无人机搭载的多传感器系统实时采集边坡高清图像和多维数据，并通过GIS技术构建三维模型。系统对接权威气象预警，使用机器学习模型预测边坡病害风险，自动调整巡检计划，确保在恶劣天气前对关键区域进行重点检查。无人机在低电量或恶劣天气时自动导航至预设基站进行无线充电和维护，保障巡检任务的连续性和安全性。本发明的无人机巡检系统提升边坡养护效率和安全性，实时采集数据，与气象预警对接，智能调整巡检计划，精确构建三维模型，早期识别病害风险，确保恶劣天气下无人机安全。

本发明授权一种公路桥梁边坡养护无人机巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种公路桥梁边坡养护无人机巡检方法，其特征在于，包括，使用无人机搭载多传感器系统，飞越公路桥梁边坡，实时采集桥梁边坡的高清图像和多维数据； 通过与权威气象机构的预警系统接口对接，接收关于未来天气状况的预警信息，所述预警信息包括降雨、降雪和大风； 利用采集的高清图像和多维数据，结合地理信息系统技术，构建公路桥梁边坡的三维模型； 将接收到的天气预警信息输入预先训练的机器学习预测模型，与边坡三维模型相结合，进行预测性模拟，评估潜在的边坡病害风险； 其中，机器学习预测模型运用映射关系，模拟不同气象条件下边坡病害的发展趋势和可能的影响； 根据预测性模拟的结果，若模拟结果评估得出的风险等级达到或超过预定的阈值，则系统自动发出维护预警； 在接收到恶劣天气预警时，系统自动分析当前的巡检计划，根据天气情况智能调整无人机的巡检路线和时间，在天气恶化前对关键区域进行重点巡检； 具体包括，接收恶劣天气预警信息后，系统立即触发预设的应急分析程序，对当前巡检计划进行快速评估； 根据预警信息中的天气类型、严重程度和预计影响时段，确定可能受影响的巡检区域； 调用边坡三维模型，结合历史巡检数据，识别出易受恶劣天气影响的关键边坡区域； 运用路径规划算法，自动重新规划无人机的巡检路线，优先覆盖已识别的关键边坡区域； 评估无人机的当前电量和预计消耗，确定在恶劣天气到来前完成重点区域巡检的可行性； 若评估结果表明无法在恶劣天气前完成巡检，系统自动调整巡检计划，推迟或取消非关键区域的巡检任务，确保关键区域的巡检优先级； 自动调整无人机的起飞和降落时间，避开恶劣天气时段； 实时监控天气变化，动态更新巡检计划； 通过用户界面向操作人员展示调整后的巡检计划，并发送指令至无人机执行新的巡检任务； 在执行调整后的巡检任务期间，持续监控无人机的状态，确保在恶劣天气到来前无人机安全返回或进入预设的基站； 无人机在执行巡检任务期间，如果遇到低电量或恶劣天气情况，系统将自动指挥无人机进入预设的基站进行无线充电和维护，确保无人机的安全和巡检任务的连续性； 所述基站分布在公路桥梁边坡的关键区域，用于无人机在执行任务时能够在最大飞行半径内到达任一基站； 每个所述基站紧急避难指示系统，用于在恶劣天气或其他紧急情况下，所述基站通过网络接收指令，向无人机发送紧急避难指示。

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