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龙图腾网恭喜浙江孚临科技有限公司申请的专利基于人工智能的无人机视觉识别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：CN119478730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411483673.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于人工智能的无人机视觉识别方法是由唐科伟;陈声鸿设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的无人机视觉识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机视觉识别技术领域，具体公开提供的基于人工智能的无人机视觉识别方法，该方法包括：通过无人机采集目标地内各标识物相应各式样图像集，并从镜头畸变率和光照镜变率层面对采集后的无效子图进行筛除，可以确保最终得到的图像集具有较低的畸变程度；通过识别各标识物相应各式样图像集的镜头偏差类型，对各标识物进行针对性的图像校正采集，有助于减少无效图像的采集频率，同时可以确保采集到的图像更加接近真实场景；通过对校正采集后的图像集进行标识物行为识别，减少了镜头偏差和光照等因素对图像质量的影响，进而在这些高质量的图像上进行标识物行为识别，可以显著提高识别的准确性。

本发明授权基于人工智能的无人机视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的无人机视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过无人机采集目标地内各标识物相应各式样图像集，各式样图像集包括各飞行角度、高度、光照亮度图像，各光照亮度为日照亮度百分比；将各标识物编号为1,2,...i...,a，将各式样图像集编号为1,2,...j...,b，将式样图像集中各子图编号为1,2,...k...,c；步骤2、对各标识物相应各式样图像集进行信息标注,并筛除各标识物相应各式样图像集中的无效子图，包括：提取各标识物相应各式样图像集中各子图的场景模型，将其与预存储的各标识物相应标准场景模型比对，得到各子图的轮廓线条扭曲度Dijk和轮廓层差度Cijk，将Dijk与Cijk加权求和得到各子图的镜头畸变率ABRijk；通过环境识别，分析各子图的光照镜变率CDR0，包括：获取各子图所属光照亮度，将其与预置光照亮度阈值进行对比，筛选出光照亮度超过预置光照亮度阈值的各子图，标记为各光照子图，反之标记为各气象子图；识别各光照子图的光晕区域面积，将其与预置参照光晕区域面积进行比值，得到各光照子图的光晕系数；识别各气象子图的模糊轮廓面积，将其与预置参照模糊轮廓面积进行比值，得到各气象子图的模糊系数；获取各子图相应类别，子图相应类别包括光照子图和气象子图，当某子图为光照子图时，获取该光照子图的光晕系数λ0，当该子图为气象子图时，从各气象子图的模糊系数中获取该气象子图的模糊系数γ0，e为自然常数；将ABRijk和CDR0分别与预置的镜头畸变率和光照镜变率相应阈值进行对比，筛选出镜头畸变率超过预置的镜头畸变率相应阈值或光照镜变率超过预置的光照镜变率相应阈值的各子图，确定为无效子图并筛除；步骤3、识别各标识物相应各式样图像集的镜头偏差类型，对其进行图像校正采集，镜头偏差类型包括距焦类型、抖动类型、气象类型，识别方式为：将筛除无效子图后的各子图记为各标识子图；提取各标识子图的镜头畸变率，将其作为各标识子图的模糊失真指标χ1ijh，h为标识子图的编号，h＝1,2,...,w；识别各标识子图的重影区域面积，将其与预置参照重影区域面积进行比值，得到各标识子图的重影现象指标χ2ijh；提取各标识子图的光照镜变率作为各标识子图的光印现象指标χ3ijh；将预置的基准模糊失真指标、基准重影现象指标、基准光印现象指标分别记为通过获取各标识子图的最大值指标记为各子图的关键指标，取得关键指标对应镜头偏差类型，模糊失真指标对应距焦类型、重影现象指标对应抖动类型、光印现象指标对应气象类型；统计镜头偏差类型为距焦类型、抖动类型、气象类型的标识子图数量，对比筛选出标识子图数量最大值所属镜头偏差类型记为镜头偏差类型；步骤4、识别各标识物相应行为是否存在异常，并进行预警反馈。

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