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龙图腾网获悉南京睿通工程科技有限公司申请的专利基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法与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：CN121324435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511893870.0，技术领域涉及：G01N27/02；该发明授权基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法与系统是由聂志虎;戴璐雅;刘春启;李科;赵延喜;徐国荣;聂萍萍;董鸿皓设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及砼结构无损智能监测技术领域，公开了基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法及系统。该方法通过控制球形无人机搭载视觉传感器对砼结构表面进行全域巡航扫描，利用图像处理算法智能识别锈蚀区域。基于识别结果规划监测点序列，生成动态飞行路径，无人机在监测点调整姿态使不少于两个弹簧传感器同步与混凝土表面有效接触，形成闭合电回路。通过电回路施加多频电激励信号，测量阻抗谱获取锈蚀量化参数，并实时传输至控制中心。实现了混凝土结构锈蚀的全程自动化监测，提高了检测效率和准确性。

本发明授权基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于无人机的砼结构安全量化无损智能监测方法，其特征在于，包括： 控制球形无人机起飞后，利用其搭载的视觉传感器对砼结构表面进行全域巡航扫描，获取表面图像数据，通过图像处理算法识别潜在锈蚀区域； 所述识别潜在锈蚀区域包括： 利用球形无人机视觉传感器获取的多视角表面图像数据，进行图像序列配准补偿因无人机飞行姿态变化引起的视角畸变； 所述图像序列配准采用特征点匹配算法，提取SIFT特征描述子并进行RANSAC优化剔除误匹配； 所述图像序列配准中采用的RANSAC优化过程用于计算基础矩阵并估计内点集，其目标函数为： 其中为基础矩阵，为估计的基础矩阵，和是第个匹配特征点对，为转置运算，是指示函数，为距离阈值； 所述多尺度融合的权重计算采用拉普拉斯金字塔分解，每层权重公式为： 其中是第层在位置的融合权重，是图像梯度，为以为中心的局部邻域窗口，是以为中心的局部邻域窗口中的点，是平滑常数； 对配准后的图像进行多尺度融合，生成高分辨率全景图，融合权重基于图像局部对比度和信噪比自适应计算； 采用深度学习分割模型对全景图进行像素级分类，所述深度学习分割模型为基于注意力机制的U-Net变体，其编码器部分引入SE模块增强特征表征，解码器部分使用空洞卷积扩大感受野，识别锈蚀区域边界； 所述深度学习分割模型的算法结构包括： 编码器部分由多个残差块组成，每个残差块输出特征图经过通道注意力机制重新校准，其公式为： 其中是第个通道校准后的输出特征图，是第个通道的输入特征图，是经过全局平均池化后的标量特征，和为两个全连接层的权重矩阵，是ReLU激活函数，是sigmoid函数，表示逐元素乘法； 解码器部分使用转置卷积对深层特征图进行上采样，并将上采样后的特征图与从编码器对应层通过跳跃连接传递来的同分辨率特征图在通道维度进行拼接，得到融合特征图： 其中，为拼接操作函数； 对所述融合特征图依次进行深度可分离卷积处理，具体包括： 对的每个输入通道独立应用深度卷积进行处理； 使用逐点卷积将深度卷积的输出在通道维度上进行线性组合，生成解码器当前层的输出特征图，其操作表示为： 其中是解码器输出，表示深度卷积，表示逐点卷积； 基于识别结果，规划监测点序列； 根据监测点分布生成动态飞行路径，控制球形无人机沿路径飞行，在抵达监测点时调整姿态，使不少于两个弹簧传感器同步与混凝土表面有效接触，形成闭合电回路； 通过电回路施加多频电激励信号，测量阻抗谱以及电位响应，获取锈蚀量化参数； 将锈蚀量化参数经无线模块实时传输至控制中心进行解析。

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