《ENERGY AND BUILDINGS》：Unmanned aerial vehicle infrared thermography for building inspection: A systematic review from 2D, 3D, temporal, and cross-scale perspectives
编辑推荐：
•提出了用于无人机红外热成像建筑检测的四维框架。•综合了2D、3D、时间维度以及跨尺度层面的277项研究。•明确了标注、配准、标准化等环节中的关键瓶颈。•未来的解决方案将融合生成数据、多模态融合、离散小波变换以及计算流体动力学技术。•无人机红外热成像技术被视作建筑能量模型校准与能
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提出了用于无人机红外热成像建筑检测的四维框架。
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综合了2D、3D、时间维度以及跨尺度层面的277项研究。
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明确了标注、配准、标准化等环节中的关键瓶颈。
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未来的解决方案将融合生成数据、多模态融合、离散小波变换以及计算流体动力学技术。
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无人机红外热成像技术被视作建筑能量模型校准与能源改造的重要工具。
引言
建筑检测对于确保既有建筑和新建建筑的结构安全、提升耐久性以及改善能源效率具有重要意义[1]。建筑检测需要排查多种缺陷，比如热桥、气密性不足、结构空洞、剥落、水分渗漏以及霉菌滋生等问题[2]。传统的建筑检测主要依靠现场人工方法，如目视检查[3]和敲击听音法[4]。不过这些方法在检测范围、客观性以及发现隐蔽缺陷的能力方面存在诸多局限[5]。
相比之下，红外热成像技术具有非接触式操作的优势，能够直观显示隐藏的缺陷[6]。在建筑检测中常用的红外热成像设备包括手持式热成像仪、固定式热成像仪以及无人机红外热成像系统[7]。各类检测方法的优缺点如图1所示。固定式热成像仪能够在特定位置实现持续监测，但其视野范围有限[8]。手持式热成像仪则具备灵活性和移动性，非常适合室内检测和近距离诊断，但检测范围较小[9]。无人机红外热成像系统则结合了非接触式检测、可到达高处以及快速覆盖的优点，因此特别适用于建筑立面和屋顶的大规模检测[10]。正因如此，无人机红外热成像技术在区域范围的建筑检测中具有很高的价值。
借助无人机红外热成像技术的优势，不同规模和维度下出现了多种建筑检测技术及工作流程[11]。在建筑整体层面，潘等人[12]运用无人机红外热成像技术对建筑外墙进行检测，通过高分辨率图像分析并建立测试模型，从而显著提升了检测效率并降低了成本。在街区层面，戴等人[13]通过每两小时一次的测量，构建了3D表面热动态模型，以此揭示3D城市景观格局对城市热环境的细微影响。郑等人[14]则为多栋建筑建立了3D红外热模型，用于测量和分析建筑的能耗表现。总体而言，现有的研究涵盖了2D、3D、时间维度以及与其他模型相结合的不同研究方向。
随着无人机红外热成像技术在建筑检测领域研究的不断深入，学者们也开始对该领域展开综述研究[15]。巴约米等人[16]、马丁等人[17]以及沙里克等人[18]分别在关于无人机、红外热成像技术以及建筑检测的更广泛综述中，对无人机红外热成像技术的应用进行了简要总结。然而这些研究只是在其更广泛的论述背景下提及该主题，缺乏深入的分析和系统的整合。为了系统地呈现无人机红外热成像技术研究的现状，拉卡等人[19]详细描述了从飞行路径规划到3D建模的完整工作流程，并辅以案例分析。类似地，张等人[20]则聚焦于检测工作流程，介绍了从仪器选择到结果分析的全过程，重点研究了2D层面的检测内容。虽然这些研究直接涉及该主题，但它们侧重于描述通用的工作流程，往往将不同的研究目标整合为一个统一的流程框架，从而模糊了不同分析维度所具有的独特方法、挑战和发展路径。换言之，现有文献缺乏一个结构化的框架，无法从2D、3D、时间维度以及跨尺度角度系统地分析无人机红外热成像技术在建筑检测中能够发现的温度异常现象。
各章节要点
研究方法
本研究采用系统性文献综述方法，梳理无人机红外热成像技术在建筑检测领域的技术发展历程与应用现状。如图2(a)所示，整个综述过程包含三个连续的步骤：系统性文献检索、引文滚雪球法以及数据库构建，这些步骤均旨在确保研究的透明性和可重复性。为进一步提升报告的透明度，本文还提供了PRISMA 2020格式的流程图以及完整的PRISMA 2020检查表。
2D层面：缺陷检测与分割
在2D层面，无人机红外热成像技术的相关研究主要包括三项相互关联的核心任务：图像预处理与增强、目标检测与分割，以及热参数估算[21]、[22]。这些任务共同构成了一套完整的技术流程，能够将原始的红外热图像转化为用于评估建筑热性能的分析结果。
讨论
在之前的系统性综述中，本文从2D、3D、时间维度以及跨尺度四个角度阐述了基于无人机红外热成像技术的建筑检测研究进展，其中在跨尺度部分重点探讨了该技术与建筑能量模型的整合方式。在此基础上，本节将进一步分析各个研究维度所面临的关键挑战和技术瓶颈，探讨可能的突破方向，并对未来的发展趋势进行展望。
结论
本文以“2D检测、3D建模、时间演化以及跨尺度耦合”这一四维分析框架为依托，系统地总结了无人机红外热成像技术在建筑检测领域的研究进展。该框架有助于描绘出相关研究方向的发展路径：从基于深度学习的2D缺陷识别，到结合3D几何与辐射信息实现对温度异常的空间定位，再到通过时间分析揭示
CRediT作者贡献说明
姚凌涵：撰写——初稿撰写、可视化分析、研究方法设计、正式分析、概念构思。 邓宇文：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、研究指导。 李奇毅：验证分析、研究调查、数据整理。 杨子涵：软件应用、数据整理。 王伟：撰写——审稿与编辑、项目管理、资金申请、概念构思。
利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益关系或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号：52394223）以及中国建筑通用技术研究院（项目编号：GXY-G2-01）的支持。本文中所表达的任何观点、研究发现、结论或建议均为作者个人观点，并不一定代表上述机构的立场。作者衷心感谢审稿人和匿名评审专家在论文审阅过程中所付出的时间和精力。
姚凌涵|邓宇文|李奇毅|杨子涵|王伟
