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龙图腾网获悉广州市高速公路有限公司;中交路桥建设有限公司;广东慧图资环科技发展有限公司申请的专利基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和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：CN116012737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310023610.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和系统是由曾磊;邓志华;杨飚;周祖衡;杨刚;吕彦松;曾广鸿;陈静群;谢森辉设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和系统，包括如下步骤：步骤1：利用无人机采集不同时相的影像；步骤2：对无人机影像利用多测度半全局匹配算法匹配得到影像点云；步骤3：利用无人机采集不同时相LiDAR点云；步骤4：对LiDAR点云进行噪声去除；步骤5：利用迭代最近点算法对两种点云数据进行配准；步骤6：采用局部分箱算法建立其数字表面模型。步骤7：计算不同时相数字表面模型之间的差值，进行变化检测。本发明具有能够以相对较低成本自动化对无人机激光和视觉进行融合并完成高速施工监测的优点。

本发明授权基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机激光和视觉融合的高速施工监测方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤1，不同时相无人机影像数据采集； 操作无人机，多次在高速施工路段进行常规的拍摄，得到不同时相的高速施工路段无人机影像； 步骤2，利用步骤1得到的不同时相无人机影像数据，利用多测度半全局匹配算法进行匹配，并进一步处理得到影像点云； 步骤3，LiDAR点云数据采集，执行步骤1同时，对LiDAR点云数据进行采集，得到不同时相的高速施工路段LiDAR点云数据； 步骤4，LiDAR点云去噪，对步骤3获得的点云数据进行去噪； 步骤5，点云数据配准，利用迭代最近点算法对步骤2和步骤4得到的点云数据进行配准； 步骤6，数字表面模型的建立，根据步骤5得到的配准后的点云数据，采用局部分箱算法建立数字表面模型； 步骤6中，局部分箱算法的过程是： 将配准后的点云投影至XY平面上建立虚拟格网，每个格网均为正方形，其边长为Res，可计算得到格网的行数m和列数n分别为： 式中：Xmax、Xmin、Ymax、Ymin分别为点云X、Y坐标的最大值和最小值，ceil*表示向上取整运算，由此可得到每个格网角点的坐标Xi,Yj如下： 式中：i＝0,1,2,…n、j＝0,1,2,…m分别表示每个格网角点的列序号和行序号； 令P＝{pk,k＝1,2,…,τ}为点云集合，τ为点云总数量，对于每个格网角点Vi,j，定义一个半径为r的圆形邻域，则在该邻域范围内的点云集合可表示为： RVi,j,r＝{pk|dVi,j,pk≤r,pk∈P}6 式中：为格网角点Vi,j与点pkxk,yk,zk在XY平面上的几何距离；令点云集合RVi,j,r中各点的高程集合为则格网角点的值Zi,j可计算如下： 式中：NaN表示空值，表示空集，当格网角点的r邻域范围内无点云存在时，则该格网角点的值为空值，通过遍历所有的格网角点，即可计算得到目标点云的数字表面模型； 步骤7，施工变化监测，在不同时间重复步骤1～6，得到不同时相的数字表面模型，计算不同时相之间DSM之间的差值，与设定的阈值进行对比，得到变化检测结果。

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