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龙图腾网获悉河南交通投资集团有限公司新乡分公司;河南交投检测认证有限公司;中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司申请的专利基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速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：CN120339170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510270710.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速巡检方法及系统是由李骁驰;宋宽彬;王振南;马然宙;郭璟;过超;张之华;白晓宇;李龙飞;李冲;赵亚东;马丽娜;沈允飞;李春;曹锋博;刘东峰;吕文文;胡亚平;李勇光;阮元勋;原旗键;王志强;王振伟;王宏坤;赵昆明;郭海青;杨睿韬;李小龙;陈明辉;安明伟;吴展;马聪;陈宇宁;李蓉;彩营;范建航设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速巡检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速巡检方法及系统，方法包括：通过无人机拍摄桥梁及其附属设施的多视角影像，建立具有位置信息的桥梁表面三维实景模型，确定支座具体坐标位置，规划无人机支座多点巡检航飞路线；将规划好的航飞路线导入无人机遥控器，按照预定路线飞行至桥梁位置，利用高清摄像装置对板式橡胶支座进行图像数据采集；无人机将采集到的图像数据实时传输回地面控制站，地面控制站对数据进行初步处理及存储；将经地面控制站初步处理的图像数据传输至数据分析处理单元，对板式橡胶支座的表观状态进行综合评估，生成详细的检测报告；本发明可以对桥梁支座开展针对性检测并快速准确地识别支座的病害类型及病害程度。

本发明授权基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速巡检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的公路桥梁板式橡胶支座快速巡检方法，其特征在于，包括如下具体步骤： S1：通过无人机拍摄桥梁及其附属设施的多视角影像，建立具有位置信息的桥梁表面三维实景模型，确定支座具体坐标位置，规划无人机支座多点巡检航飞路线； S2：将规划好的航飞路线导入无人机遥控器，按照预定路线飞行至桥梁位置，利用高清摄像装置对板式橡胶支座进行图像数据采集； S3：无人机将采集到的图像数据实时传输回地面控制站，地面控制站对数据进行初步处理及存储； S4：将经地面控制站初步处理的图像数据传输至数据分析处理单元，对板式橡胶支座的表观状态进行综合评估，生成详细的检测报告； S5：根据检测报告，对存在问题的板式橡胶支座进行标记和分类，为后续维护修复决策提供精准依据； 所述步骤S1包括： S11：对无人机机体，遥控器，数据储存单元，传感器设备进行初始化配置； S12：根据待测桥梁及周围实景情况，划分拍摄范围，包括桥面及其附属设施、桥梁墩台，梁底及支座连接处，并设定适当航高与重叠率，遵循从左至右，从上至下，先主体后附属结构的顺序，完成拍摄； S13：整理航拍图像，使用多视角图像同名像点匹配方法，解算相机空间位置与拍摄角，生成密集点云，并连接点云数据，构建三角网格模型，映射桥梁材质纹理，建立桥梁表面三维实景模型，确定桥梁支座空间位置； S14：根据确定的板式橡胶支座位置，划分支座测段，测点； S15：进行支座多点巡检航线规划，并规划无人机定点拍摄动作； 步骤S13中所述建立桥梁表面三维实景模型包括： S131：导入所拍摄的多视角图像数据，提取图像中像素位置显著的特征点，根据摄影测量学共线方程，通过同名像点匹配的方式，寻找在不同影像中代表同一实际地面点的像点，借助获取的大量同名像点的匹配信息，利用最小二乘法进行平差计算，使得像点坐标与模型计算得到的理论值之间的残差平方和最小，从而解算出高精度的地面点三维坐标与相机的空间位置姿态，为后续的三维建模提供准确的相机参数基础； 所述共线方程如下式所示： 其中，为像点在像平面坐标系中的坐标；为像主点坐标；为相机焦距；为地面点的物方空间直角坐标；为相机拍摄瞬间位置的物方空间直角坐标；为由相机航向角、旁向角和像片旋角三个姿态角所构成的方向余弦； S132：在完成区域整体平差后，基于已经获取的相机参数进行多视角影像匹配，利用图像的灰度信息和几何约束关系，对相邻影像之间进行逐像素的匹配操作，从不同视角的影像中挖掘出对应关系，进而生成密集的点云数据，精确地表示物体的三维空间形状； S133：利用多视角影像匹配得到的密集点云数据，将相邻的点连接成一系列三角形，构建三维不规则三角网； S134：根据构建好的三维不规则三角网，进一步通过渲染生成三维白模； S135：在三维白模的基础上，根据相机参数和模型表面点的三维坐标，建立从模型空间到影像空间的映射关系，确定每个模型表面点对应的影像纹理像素位置，将病害的纹理信息映射到模型表面，在纹理映射过程中，对于模型表面的每个面片，找到其在影像中对应的纹理区域；当纹理区域出现不连续或者变形的情况时，采用双线性纹理插值方法，在纹理空间中，根据周围四个已知像素的值来计算目标像素的值，从而使纹理在模型表面的过渡更加自然，最终生成桥梁表面三维实景模型； 所述步骤S14包括： 生成桥梁表面三维模型之后，将桥梁表面三维模型导入至无人机地面控制站，依据桥梁设计图纸与三维模型中板式橡胶支座所处位置，以桥梁的纵向中心线为基准，结合支座的间距、梁体的跨度、墩台布置方式、河流通航情况关键要素，将待测板式橡胶支座划分为不同的独立测段；在每个测段内，再依据受力关键部位、易损区域情况，挑选支座的顶面中心、边缘、与梁体的连接部位作为代表性测点； 所述步骤S3包括： 通过采用暗通道先验算法、模型去雾算法、图像对比度调整、超分辨率重构手段减少航拍图像干扰；以及通过S131中所述特征提取与匹配算法对多幅具有重叠区域的航拍图像进行图像拼接，提取图像中的关键特征点，再通过匹配这些特征点找到图像之间的对应关系，进而运用透视变换将多幅图像无缝拼接为完整的支座全景图，为支座状态分析提供宏观的视角。

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