基于多模态融合的红外热成像建筑外立面缺陷智能诊断方法

本发明提供基于多模态融合的红外热成像建筑外立面缺陷智能诊断方法，涉及建筑检测技术领域，方法包括：同步采集红外热成像、可见光图像及三维点云数据构建多模态数据集；采用改进形态学分水岭算法分割热斑区域并提取轮廓与温度特征；基于双分支注意力网络识别表面裂缝与剥落区域生成纹理缺陷特征图；通过热传导方程约束的空间配准计算曲率分布及热变形梯度；融合多源特征计算热斑形态离散度TSMD与结构风险量化因子SRQF；构建缺陷风险决策矩阵输出缺陷类型、位置及风险等级；叠加诊断结果至BIM模型生成三维可视化报告并预测热力学演化趋势。本发明实现多模态数据协同分析，精准量化缺陷风险，解决传统方法抗干扰性差、分割不精确、配准误差大的问题。