الجسور الحرارية تمثل مناطق ضعيفة في غلاف المباني، حيث تُوصِل حرارة أكثر إلى الخارج مقارنةً بالمناطق المحيطة بها في الغلاف. ونتيجة لذلك، تؤدي إلى زيادة استهلاك الطاقة وتكوين العفن. باستخدام نهج الشبكة العصبية، نُظهر طريقة للكشف التلقائي عن الجسور الحرارية على أسطح المباني من خلال صور دронية بانورامية تغطي مناطق حضرية كاملة. ولتدريب الشبكة العصبية، قمنا بإنشاء مجموعة بيانات تتضمن 917 صورة و6895 تسمية (Annotation). تحتوي الصور في هذه المجموعة على معلومات حرارية للكشف عن الجسور الحرارية، وخرائط ارتفاع لتمييز الأسطح، بالإضافة إلى المعلومات العادية من نوع RGB. وبالرغم من حجم المجموعة الصغير، فإن النهج الحالي يحقق متوسط استدعاء (Recall) قدره 9.4% @IoU:0.5-0.95 (14.4% للكائنات الكبيرة). ومع ذلك، فإن النهج يُظهر موثوقية عالية في الكشف عن الهياكل فقط على الأسطح، دون امتداد إلى أجزاء أخرى من المباني، دون الحاجة إلى جهود إضافية في تقسيم أجزاء المبنى.