基于人工智能的外墙保温缺陷诊断方法及系统

本发明实施例公开了一种基于人工智能的外墙保温缺陷诊断方法及系统，首先获取目标建筑物外墙的红外热成像与可见光图像序列，前者含连续温度分布数据，后者含与之时空对齐的纹理特征数据，接着对红外热成像图像序列做动态温度梯度分析生成三维热传导异常图谱，对可见光图像序列提取表面形变特征生成结构形变分布图谱，再将二者进行多模态特征融合得联合缺陷特征矩阵，然后基于预训练的深度残差神经网络模型对矩阵进行缺陷类型分类与区域定位，输出缺陷类型标识及对应区域边界坐标，最后据此生成含修复优先级评分与材料匹配建议的诊断报告，并发送至用户终端可视化展示，实现高效、精准的外墙保温缺陷诊断。