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龙图腾网获悉中铁长江交通设计集团有限公司;重庆大学申请的专利基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像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：CN121392331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511959084.6，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像方法及系统是由任涛;陈结;钟芸;刘继强;刘小辉;汪金辉;徐新;张传玖;邹育麟;周云;郭德平;周泽林;王新胜;高飞;马祥;文永江;陈紫阳;杨洋;蔡飒;刘锴设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像方法及系统，沿隧道轴线以设定的方式，利用红外热像仪和可见光相机进行同步触发采集，得到红外图像和可见光图像；对所述红外图像和所述可见光图像进行特征点提取和匹配，并基于匹配成功的特征点对计算出投影矩阵，生成配准可见光图像；对所述配准可见光图像进行空鼓特征区域的识别与提取，并基于得到的空鼓特征掩膜进行融合，得到空鼓融合成像图；基于所述可见光图像生成隧道衬砌三维点云模型，并将所述空鼓融合成像图映射到所述三维点云模型上对空鼓进行标注，能够将温度异常区域与隧道衬砌的具体位置进行快速、精确的对应。

本发明授权基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于红外视觉融合的隧道衬砌空鼓成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 沿隧道轴线以设定的方式，利用红外热像仪和可见光相机进行同步触发采集，得到红外图像和可见光图像； 对所述红外图像和所述可见光图像进行特征点提取和匹配，并基于匹配成功的特征点对计算出投影矩阵，生成配准可见光图像； 对所述配准可见光图像进行空鼓特征区域的识别与提取，并基于得到的空鼓特征掩膜进行融合，得到空鼓融合成像图； 基于所述可见光图像生成隧道衬砌三维点云模型，并将所述空鼓融合成像图映射到所述三维点云模型上对空鼓进行标注； 沿隧道轴线以设定的方式，利用红外热像仪和可见光相机进行同步触发采集，得到红外图像和可见光图像，包括： 沿隧道轴线以等距步进式或匀速连续式的方式控制红外热像仪和可见光相机移动，同时发出一个主控同步脉冲至所述红外热像仪和所述可见光相机进行图像采集，其中，红外热像仪和可见光相机的相对位置与姿态固定； 对得到的原始可见光图像进行畸变校正和色彩增强，得到可见光图像； 对得到的原始红外图像进行非均匀性校正和噪声滤波，得到红外图像； 对所述红外图像和所述可见光图像进行特征点提取和匹配，并基于匹配成功的特征点对计算出投影矩阵，生成配准可见光图像，包括： 将所述可见光图像转换为灰度图像，采用多尺度边缘与角点检测的方式对所述灰度图进行特征提取，并经过归一化处理后得到可见光特征点集； 对所述红外图像进行预处理后，对得到的梯度图进行自适应阈值分割和形态学闭处理，并对得到的热区域二值掩膜进行轮廓特征点提取，得到红外特征点集，并为每个特征点计算出梯度方向直方图描述符和形状上下文描述符； 对所述可见光特征点集和所述红外特征点集进行跨模态特征点匹配； 基于匹配成功的特征点对计算出投影矩阵，生成配准可见光图像； 对所述可见光特征点集和所述红外特征点集进行跨模态特征点匹配，包括： 获取所述梯度图的梯度方向直方图描述符和特征点邻域内的特征点的空间分布对应的形状上下文描述符； 分别在可见光特征点集中获取红外特征点对应的梯度方向直方图描述符和形状上下文描述符的最近邻与次近邻，仅当两个描述符的最近邻距离比都小于设置的经验阈值时，并且两个描述符对应的最近邻是同一个可见光特征点，则进行匹配对，得到候选匹配对集合； 利用渐进式几何滤波的方式对所述候选匹配对几何进行一致性验证，得到可靠匹配对集合； 基于匹配成功的特征点对计算出投影矩阵，生成配准可见光图像，包括： 从所述可靠匹配对集合中随机抽取多组匹配对，并计算出对应的候选单应性矩阵； 通过所述候选单应性矩阵将所述可靠匹配对集合中的所有匹配对的可见光特征点坐标变换到红外图像坐标系下，将计算出的欧式距离与设定的距离阈值进行判断，重复迭代设定数量后，得到投影变换矩阵； 基于所述投影变换矩阵计算出在原始可见光图像中的浮点数坐标，利用双线性插值法计算出对应的像素值，并赋给输出图像的位置，直至得到配准可见光图像； 基于所述可见光图像生成隧道衬砌三维点云模型，并将所述空鼓融合成像图映射到所述三维点云模型上对空鼓进行标注，包括： 对获取的所有可见光图像之间进行同模态的特征匹配，得到同一物理点在多张图像中的投影； 选择匹配程度最高的两张图像作为初始图像对，通过本质矩阵估计和三角测量，计算出第一批三维空间点，形成一个初始的稀疏点云并确定两个相机的初始姿态，逐步将新的图像注册到当前的三维场景中；对于每一张新图像，通过求解PnP问题，根据其与现有三维点的对应关系，计算出其相机姿态； 利用新注册的相机姿态，对新的匹配特征点对进行三角测量，生成更多的三维点，并周期性地执行光束法平差； 基于优化稀疏点云和精确相机姿态集，采用多视图立体匹配算法，该算法为每一个像素在其可能的深度范围内进行搜索，通过比较多个视角下该像素邻域内的图像块相似性，为其计算一个最优的深度值； 根据精确相机姿态集和隧道衬砌表面网格模型，自动为每个三角面片评估所有可见的空鼓融合成像图的质量，将清晰度评分最高且视角夹角最小的图像作为纹理来源，将选定的空鼓融合成像图投影到对应的三维模型面上，并整合成一个或多个整体空鼓诊断纹理图集； 将掩膜中的每一个二维空鼓轮廓，反投影到隧道衬砌三维点云模型或表面网格模型上，反投影的射线与三维模型表面相交，将在三维空间中标定出该空鼓的边界，将这些三维边界点连接起来，在三维模型表面上形成一个与模型曲面共形的、闭合的三维空鼓边界多边形，每个三维空鼓边界多边形被创建为一个独立的三维对象；将得到的所有属性与之关联，并使用多级色彩编码方案对其进行着色，生成三维空鼓标注曲面片； 将隧道衬砌表面网格模型作为基础层，在其之上，叠加渲染生成的三维空鼓标注曲面片。

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