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龙图腾网获悉福建安吉达智能科技有限公司申请的专利用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描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：CN121498709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610031359.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描方法是由王刚;张巧清;刘玉君;莲花;王梦雪;田晓旭;苏嘉琛;刘凤娟;王雪彬;毕鹏;林枝扬设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能检测技术领域，具体为用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描方法，包括以下步骤：根据扫描任务区块，识别轨迹曲率突变点与姿态角跃变区间，提取飞行方向与姿态角变化曲线，分析空间指向一致性，筛选偏离航线的区块，分析图像覆盖密度与航向重叠率，筛选匹配异常区块，评估高程变化趋势与偏离程度，输出无人机集群动态重规划指令集。本发明中，通过引入动态飞行轨迹与姿态角识别机制，确保扫描任务在复杂环境下仍具备较高准确性，通过分析飞行方向向量与姿态角变化，动态调整任务区块之间的飞行路径，确保图像覆盖均匀，提升扫描准确性和完整性，能够实时评估集群扫描协同效能，显著提升任务执行效率和准确性。

本发明授权用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描方法在权利要求书中公布了：1.用于公路隐形裂缝自主检测的无人机集群扫描方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：依据公路路段划分的扫描任务区块，获取无人机在区块内飞行轨迹与成像姿态角序列，在空间坐标系中识别轨迹曲率突变点与姿态角跃变区间，结合区块编号与地理围栏边界，生成飞行异常状态识别数据集； S2：根据所述飞行异常状态识别数据集，提取扫描任务区块的飞行方向向量与成像姿态角变化曲线，分析两者在区块交界处的空间指向一致性，筛选具有连续边界且飞行轨迹偏离预设航线的区块，形成飞行行为异常区域识别结果； 所述飞行行为异常区域识别结果的获取步骤具体为： S211：根据所述飞行异常状态识别数据集，提取扫描任务区块的飞行方向向量与成像姿态角变化曲线，提取两者在区块交界处的空间投影线，识别交界线上向量夹角小于预设容差的交界点数量与分布密度，获取区块交界指向一致性图谱； S212：根据所述区块交界指向一致性图谱，筛选交界点密度高于基准密度的交界区域，比对公路整体数字地图的区块边界，识别连续且归属于同一扫描任务的交界密集带，得到扫描任务区块轨迹偏离区划； S213：调用所述扫描任务区块轨迹偏离区划，对区块交界指向一致性、飞行轨迹曲率离散度、图像覆盖密度均衡性与航向重叠延迟进行集成分析，识别异常响应强度值，根据强度值图层匹配区块编号，形成飞行行为异常区域识别结果； S3：基于所述飞行行为异常区域识别结果，提取区块内的图像覆盖密度矩阵与航向重叠率特征，分析图像覆盖均匀性与航向重叠稳定性，筛选匹配异常区块，得到集群扫描协同效能评估数据表； 所述集群扫描协同效能评估数据表的获取步骤具体为： S311：基于所述飞行行为异常区域识别结果，提取图层内编号区块的图像覆盖密度矩阵与航向重叠率特征，对区块内数据进行空间格网对齐，识别覆盖密度波动值与航向重叠率偏移量，获取局部扫描异常响应特征集； S312：根据所述局部扫描异常响应特征集，对区块内的覆盖均匀性与航向重叠稳定性进行联合判定，采用公式： ； 识别覆盖与重叠耦合指数，筛选图层中耦合指数低于预设协同阈值的区块，建立扫描协同失效空间分布图； 其中，代表覆盖与重叠耦合指数，代表第k个区块的覆盖均匀性误差，代表第k个区块的航向稳定性误差，E代表区块的面积，m为区块总数； S313：调用所述扫描协同失效空间分布图，对耦合指数图层中低于协同识别基准的区块进行区域聚合，标注连续失效区域对应的区块编码及地理坐标，得到集群扫描协同效能评估数据表； S4：依据所述集群扫描协同效能评估数据表，分析区块对应的路面高程变化趋势，评估与原始数字高程模型的偏离程度，根据偏离幅度标定区块的扫描风险等级，输出无人机扫描任务干预调度表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建安吉达智能科技有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市台江区五一中路138号金钻公寓3号楼305单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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