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龍圖騰網恭喜浙江孚臨科技有限公司申請的專利基于人工智能的無人機視覺識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119478730B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411483673.7，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權基于人工智能的無人機視覺識別方法是由唐科偉;陳聲鴻設計研發完成，并于2024-10-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的無人機視覺識別方法在說明書摘要公布了：本發明屬于無人機視覺識別技術領域，具體公開提供的基于人工智能的無人機視覺識別方法，該方法包括：通過無人機采集目標地內各標識物相應各式樣圖像集，并從鏡頭畸變率和光照鏡變率層面對采集后的無效子圖進行篩除，可以確保最終得到的圖像集具有較低的畸變程度；通過識別各標識物相應各式樣圖像集的鏡頭偏差類型，對各標識物進行針對性的圖像校正采集，有助于減少無效圖像的采集頻率，同時可以確保采集到的圖像更加接近真實場景；通過對校正采集后的圖像集進行標識物行為識別，減少了鏡頭偏差和光照等因素對圖像質量的影響，進而在這些高質量的圖像上進行標識物行為識別，可以顯著提高識別的準確性。

本發明授權基于人工智能的無人機視覺識別方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的無人機視覺識別方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、通過無人機采集目標地內各標識物相應各式樣圖像集，各式樣圖像集包括各飛行角度、高度、光照亮度圖像，各光照亮度為日照亮度百分比；將各標識物編號為1,2,...i...,a，將各式樣圖像集編號為1,2,...j...,b，將式樣圖像集中各子圖編號為1,2,...k...,c；步驟2、對各標識物相應各式樣圖像集進行信息標注,并篩除各標識物相應各式樣圖像集中的無效子圖，包括：提取各標識物相應各式樣圖像集中各子圖的場景模型，將其與預存儲的各標識物相應標準場景模型比對，得到各子圖的輪廓線條扭曲度Dijk和輪廓層差度Cijk，將Dijk與Cijk加權求和得到各子圖的鏡頭畸變率ABRijk；通過環境識別，分析各子圖的光照鏡變率CDR0，包括：獲取各子圖所屬光照亮度，將其與預置光照亮度閾值進行對比，篩選出光照亮度超過預置光照亮度閾值的各子圖，標記為各光照子圖，反之標記為各氣象子圖；識別各光照子圖的光暈區域面積，將其與預置參照光暈區域面積進行比值，得到各光照子圖的光暈系數；識別各氣象子圖的模糊輪廓面積，將其與預置參照模糊輪廓面積進行比值，得到各氣象子圖的模糊系數；獲取各子圖相應類別，子圖相應類別包括光照子圖和氣象子圖，當某子圖為光照子圖時，獲取該光照子圖的光暈系數λ0，當該子圖為氣象子圖時，從各氣象子圖的模糊系數中獲取該氣象子圖的模糊系數γ0，e為自然常數；將ABRijk和CDR0分別與預置的鏡頭畸變率和光照鏡變率相應閾值進行對比，篩選出鏡頭畸變率超過預置的鏡頭畸變率相應閾值或光照鏡變率超過預置的光照鏡變率相應閾值的各子圖，確定為無效子圖并篩除；步驟3、識別各標識物相應各式樣圖像集的鏡頭偏差類型，對其進行圖像校正采集，鏡頭偏差類型包括距焦類型、抖動類型、氣象類型，識別方式為：將篩除無效子圖后的各子圖記為各標識子圖；提取各標識子圖的鏡頭畸變率，將其作為各標識子圖的模糊失真指標χ1ijh，h為標識子圖的編號，h＝1,2,...,w；識別各標識子圖的重影區域面積，將其與預置參照重影區域面積進行比值，得到各標識子圖的重影現象指標χ2ijh；提取各標識子圖的光照鏡變率作為各標識子圖的光印現象指標χ3ijh；將預置的基準模糊失真指標、基準重影現象指標、基準光印現象指標分別記為通過獲取各標識子圖的最大值指標記為各子圖的關鍵指標，取得關鍵指標對應鏡頭偏差類型，模糊失真指標對應距焦類型、重影現象指標對應抖動類型、光印現象指標對應氣象類型；統計鏡頭偏差類型為距焦類型、抖動類型、氣象類型的標識子圖數量，對比篩選出標識子圖數量最大值所屬鏡頭偏差類型記為鏡頭偏差類型；步驟4、識別各標識物相應行為是否存在異常，并進行預警反饋。

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