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龙图腾网获悉广州建筑产业研究院集团有限公司;广州建筑股份有限公司;广州建筑产业开发有限公司;广州建筑科技工业有限公司;广州市建筑材料工业研究所有限公司申请的专利一种基于机器学习的外墙空鼓检测系统及方法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：CN120635505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510713771.3，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于机器学习的外墙空鼓检测系统及方法是由魏偲;潘城岿;苏建华;戚玉亮;陈浩帆;莫志军;郑建财;张国焰;孙虎;莫嘉立;周明设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的外墙空鼓检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的外墙空鼓检测系统及方法，包括：采集当前外墙图像以及当日环境数据，并从预构建的外墙图像库中查找符合当日环境数据的匹配图像；外墙图像库存储有复杂环境下和正常环境下的空鼓图像；环境数据包括天气和温度；对当前外墙图像与符合当日环境数据的匹配图像进行特征对比，并结合预构造的空鼓判断规则，分析当前外墙是否发生空鼓，生成初始判断结果；预构造的空鼓判断规则为基于预构建的外墙图像库，通过分析外墙空鼓图像特征模式和特征变化规律构造得到；采集当前外墙的敲击声音频率，核实初始判断结果是否准确，生成外墙检测结果。本发明能够在各种环境条件下准确识别外墙空鼓，大大提高了检测的可靠性和效率。

本发明授权一种基于机器学习的外墙空鼓检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的外墙空鼓检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集当前外墙图像以及当日环境数据，并从预构建的外墙图像库中查找符合当日环境数据的匹配图像；预构建的外墙图像库存储有复杂环境下的空鼓图像、正常环境下的空鼓图像；环境数据包括天气和温度； 对当前外墙图像与符合当日环境数据的匹配图像进行特征对比，并结合预构造的空鼓判断规则，分析当前外墙是否发生空鼓，生成初始判断结果；预构造的空鼓判断规则为基于预构建的外墙图像库，通过分析外墙空鼓图像特征模式和特征变化规律构造得到； 采集当前外墙的敲击声音频率，核实初始判断结果是否准确，生成外墙检测结果； 基于外墙图像库分析外墙空鼓图像特征模式和特征变化规律，构造空鼓判断规则，包括： 分别提取复杂环境空鼓图像和正常环境空鼓图像的纹理特征； 计算复杂环境空鼓图像的纹理特征和正常环境空鼓图像的纹理特征的差异，构成特征差异矩阵，并将特征差异矩阵转换为热力图； 按天气和温度对空鼓图像进行分组，计算空鼓图像特征模式；特征模式为空鼓图像纹理特征的统计值； 根据热力图和空鼓图像特征模式分析特征变化规律，并基于外墙空鼓图像特征模式和特征变化规律构造空鼓判断规则； 特征变化规律为：与正常环境相比，干热环境增大空鼓区域与正常区域的特征差异；湿冷环境减小空鼓区域与正常区域的特征差异；所述正常环境包括晴朗、常规温度；所述干热环境包括晴天、高温；所述湿冷环境包括雨天、阴天、低温； 空鼓判断规则为：若当前外墙图像的特征与符合当日环境数据的匹配图像的特征的差异小，同时符合所述特征变化规律中空鼓图像的特征模式条件约束，则确定当前外墙发生空鼓。

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