[发明专利]基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法

权利要求书

1.一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）确定路线：确定本次需要评价的建筑物地理位置及外围尺寸，同时对建筑物周边环境进行勘察，确定本次无人机航拍具体路线，无人机航拍云台搭载红外线热成像仪、定位系统和无线传输系统，由地面控制人员遥控起飞，沿设计路线飞行；

（2）拍摄红外热像图：由无人机航拍云台搭载的红外线热成像仪扫描待测建筑，拍摄待测建筑外部红外热像图，并获取所拍摄建筑物红外热像图每个像素点的温度信息，同时通过无线传输系统将红外热像图和相关信息传回上位机；

（3）获取空间坐标信息：由无人机航拍云台搭载的定位系统获取无人机的实时位置以及三维姿态，并将相关信息实时传回上位机，由上位机建立空间坐标系，结合无人机传回的图像确定待测建筑物的空间坐标信息，建立建筑物空间模型；

（4）温度范围划分：首先按照所获取的建筑物红外热像图每个像素点的温度选定基点温度区间，具体包括：设红外热像图上最高温度，最低温度，依据检测环境条件以及当地情况，选定确切无热工性能缺陷某区域所测温度区间范围，测量多次无热工性能缺陷区域温度范围，并取平均值，以区间为基点温度区间，并在范围内，将上述步骤得到的红外热像图按照基点温度区间范围划分成数个等差温度区间，并将每个不同范围的温度区间用不同深度的颜色表示，形成温度区间图像；

（5）图像拼接：将上述步骤得到的待测建筑的多角度温度区间图像经过去噪、增强处理，利用HARRIS算子提取特征点，用RANSEC算法去除错误匹配，基于特征点的匹配，进行温度区间图像拼接形成待测建筑整体温度区间图像；

（6）数据权重计算：根据上述步骤得到的待测建筑整体温度区间图像计算建筑外表面的热工缺陷程度、传热系数误差率和气密性，并储存在数据库中；所述的建筑外表面热工缺陷程度计算方法如下：利用步骤（4）划分后的温度区间图像上相对面积比值指标评价建筑外表面的热工缺陷程度：

式中，为建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值，为检测出第i处缺陷面积（m²），A为待检测建筑表面总面积（m²），其中，所代表的建筑检测表面缺陷图像面积与整体图像面积的比值在计算中用温度区间图像像素点数的比值来代替，相应的为温度区间图像显示的缺陷区域的像素点数，A为温度区间图像全部像素点数，所述的缺陷区域即该区域温度范围低于待测建筑表面标准温度；

所述的传热系数误差率：

其中为待测建筑设计时的理论传热系数，为实际传热系数，依据传热学公式，其中，为平均热流密度，， 为温度区间图像每个像素点的温度，为相同温度像素点的数目，n为总的像素点数，为墙内表面温度，为对流换热系数，为墙内测得温度，为墙外测得温度；

所述的气密性计算方法如下：

确定划分的温度区间图像某待测区域最高温度,最低温度，平均温度，对比最高温度或最低温度与平均温度的差值，即为气密性参考值；

（7）人机交互：将上述步骤生成的建筑整体温度区间图像与建筑的三维空间坐标进行叠加，相关数据以文字形式标注在图像相应位置，生成可在VR虚拟现实设备上显示的3D格式图像，传输到VR眼镜中，通过佩戴VR眼镜观测建筑整体情况，操控无人机飞行；

（8）分析评价：对比数据库中的测量数据与现行绿色建筑评价标准规定，依据实际建筑对被动式建筑、既有建筑、装配式建筑等不同类型建筑的围护结构热工性能情况作出专项分析评价，生成相应的检测报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（3）中所述的定位系统包括GPS定位系统和IMU模块，其中GPS定位系统用来接收GPS卫星传送的无人机实时位置数据，IMU模块测量无人机所在位置的三维姿态。

3.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（4）中所述的等差温度子区间长度5-10℃，区间个数3-7个。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机红外热成像的建筑围护结构热工性能检测方法，其特征在于：步骤（8）中所述的分析评价方法如下表：

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