摘要
本发明为无人机建筑智能巡检方法及系统,涉及图像处理与计算机视觉技术领域,包括基于BIM模型、环境数据与历史缺陷热力图,通过强化学习自主规划巡检路径。利用多源传感器采集数据,经时空配准构建局部稠密点云。采用紧耦合图SLAM融合BIM先验约束,生成全局稠密点云。通过层次化Transformer得到细粒度三维网格,运用多尺度HRNet网络实现缺陷分割分类。最终将缺陷信息映射至BIM模型,生成语义增强BIM,为建筑运维提供精准数据支持。
技术关键词
稠密点云
智能巡检方法
建筑BIM模型
建筑外墙
三维网格模型
感知损失函数
多任务深度学习模型
环境感知数据
语义标签
无人机巡检
多尺度
强化学习模型
结构先验
三维点云数据
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