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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法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：CN119600224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411659281.1，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法是由王骞;聂祥;越宏哲设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法，包括以下步骤：获取由无人机拍摄的目标建筑的四个外立面的图片，采用深度学习目标检测YOLOV9模型，得到包含窗户检测框和中心点标记的检测图、窗户位置信息和窗户尺寸信息；确定本次拍摄的像素长度与实际长度的对应关系；对检测图进行边缘检测处理，结合对应关系，得到墙的边界位置信息以及窗户基于墙面的实际坐标；基于墙的边界位置信息进行建筑围护结构的参数化建模，同时获取建筑的楼层信息和每一层楼的平面布局，完成整个建筑信息模型的重建。与现有技术相比，本发明能够快速简便的识别建筑围护结构的位置和尺寸，进而方便建模，具有一定的自动化程度，成本低。

本发明授权基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像目标检测和无人机的既有建筑信息模型重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取由无人机拍摄的目标建筑的四个外立面的图片，采用训练好的深度学习目标检测YOLOV9模型对获取的图片进行目标检测，得到包含窗户检测框和中心点标记的检测图、窗户位置信息和窗户尺寸信息； 基于所述窗户尺寸信息以及已确定窗户类型尺寸，确定本次拍摄的像素长度与实际长度的对应关系； 对所述检测图进行边缘检测处理，获取墙的边界线，并拾取所述边界线上的边界坐标点，结合所述对应关系，得到墙的边界位置信息以及窗户基于墙面的实际坐标； 基于所述墙的边界位置信息进行建筑围护结构的参数化建模，同时基于所述窗户基于墙面的实际坐标获取建筑的楼层信息和每一层楼的平面布局，完成整个建筑信息模型的重建； 同一所述外立面对应拍摄有多张图片； 同一所述外立面对应拍摄有多张图片时，对每张图片进行目标检测后，将每张图片对应的所述检测图进行图像拼接得到外立面整体检测图，然后再进行所述边缘检测处理； 所述深度学习目标检测YOLOV9模型训练时，将无人机采集的建筑外立面图片结合其它公开建筑窗户目标检测数据集中的图片形成训练数据集，并对数据集中的每张图片标注处理成YOLO标注格式； 所述对应关系通过当前拍摄状态下的比例换算因子表示，所述当前拍摄状态下的比例换算因子的表达为： 式中，s表示当前拍摄状态下的比例换算因子；表示选取确定比例的窗户的物理长度或者宽度；表示图像上已确定的属于该尺寸窗户的检测框长度或者宽度的平均像素长度； 所述得到墙的边界位置信息以及窗户基于墙面的实际坐标的过程包括： 将检测图转化为黑白二值图，使墙的边界和附近的窗户的边界显现； 通过查询得得到墙的四个角点的坐标，进而得到墙的长度和高度； 将墙面左上角的坐标点设置为墙面的坐标原点，结合所述对应关系，计算得到窗户实际位置坐标和尺寸； 使用Dynamo实现所述整个建筑信息模型的重建。

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