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龙图腾网恭喜北京尚优力达科技有限公司申请的专利一种多视角重叠视频融合拼接方法及系统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：CN119168857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411657491.7，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种多视角重叠视频融合拼接方法及系统是由赵凤艳;张洪军;张桐恺设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角重叠视频融合拼接方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多视角重叠视频融合拼接方法及系统，涉及视频融合拼接技术领域，包括以下步骤：对各摄像头采集的图像进行基础处理，确保图像在拼接前具有一致的亮度和颜色；使用特征点检测算法在图像中提取关键特征点；利用特征描述符对两幅图像的关键特征点进行匹配，找到相邻图像中相似的特征点对。本发明通过智能感知匹配误差，结合机器学习模型与校正算法进行实时检测和优化，确保特征点满足几何一致性，并利用单应性矩阵实现精准对齐。通过亮度、颜色统一处理及重叠区域融合，生成的全景图像不仅视觉效果优质，还能提升目标识别与行为分析的准确性，特别适用于安防监控等高质量拼接需求场景。

本发明授权一种多视角重叠视频融合拼接方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多视角重叠视频融合拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：对各摄像头采集的图像进行基础处理，确保图像在拼接前具有一致的亮度和颜色；使用特征点检测算法在图像中提取关键特征点；利用特征描述符对两幅图像的关键特征点进行匹配，找到相邻图像中相似的特征点对；特征点匹配时，获取特征点匹配时的匹配信息，对获取的匹配信息进行特征提取，对提取的特征进行异常分析后，将分析后的特征输入至预先训练好的机器学习模型中，对特征点匹配时的潜在匹配误差进行智能化感知；当识别到特征点匹配存在潜在匹配误差时，针对检测到的匹配误差特征点，使用校正算法对匹配误差特征点进行再次验证和优化，确保匹配对符合几何一致性；当未识别到特征点匹配存在潜在匹配误差时，计算两幅图像之间的单应性变换矩阵，利用单应性矩阵将一幅图像变换到另一幅图像的坐标空间，使得两幅图像在空间上对齐；将经过单应性变换后的图像与拼接过程中用作主图像的目标图像在重叠区域内进行融合；特征点匹配时，对获取的匹配信息进行特征提取，其中，提取的特征包括特征点匹配对之间的几何关系变化异常程度和特征匹配点对的描述符距离分布中偏离正常范围的比例，对特征点匹配对之间的几何关系变化异常程度和特征匹配点对的描述符距离分布中偏离正常范围的比例进行异常分析后，分别生成误匹配跳变指数和匹配距离异常指数，通过误匹配跳变指数量化特征点匹配对之间几何关系变化的异常程度，通过匹配距离异常指数量化特征匹配点对的描述符距离分布中偏离正常范围的比例；特征点匹配时，对特征点匹配对之间的几何关系变化异常程度进行异常分析后生成误匹配跳变指数的具体步骤如下：对于两个相邻的特征点匹配对和，定义每一对相邻匹配点的几何变换矩阵分别为和，在二维图像中，变换矩阵表示为： ，为匹配点之间的旋转角度，和分别为匹配点对之间的平移量；接着计算相邻匹配对之间的几何关系差异，；通过计算相邻匹配对的几何关系差异来量化跳变程度，生成误匹配跳变指数，误匹配跳变指数的计算表达式为：，其中，N是匹配对的总数，是几何关系差异的欧几里得范数，表示两特征点匹配之间几何变换的变化程度： ，是初始几何关系的欧几里得范数，是一个小正数，是一个权重参数，控制几何关系差异的贡献度，，表示误匹配跳变指数；特征点匹配时，对特征匹配点对的描述符距离分布中偏离正常范围的比例进行异常分析后生成匹配距离异常指数的具体步骤如下：首先进行匹配距离异常值的计算，基于每个特征匹配点对的描述符距离和该描述符距离分布的特征，对每一对匹配点的描述符距离与周围其他点对的描述符距离进行比较，基于局部相似性度量的方式计算每一对匹配点的描述符距离与其他匹配点的相对差异，计算的表达式为：，式中，表示第k个特征点与第u个特征点描述符距离的相对差异度量，和分别是第k和第u个特征点的描述符距离；基于相对差异度量，通过将所有特征点对的偏离程度进行汇总，并且采用加权系数对偏离严重的匹配对赋予更高的权重，计算匹配距离异常指数，计算的表达式为：，式中，表示最终生成的匹配距离异常指数，P是所有特征点匹配对的集合，表示任意一对匹配点，是一个可调节的参数，用于控制匹配距离异常的惩罚力度，是每个匹配对的权重。

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