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龙图腾网获悉南通火眼智能科技有限公司申请的专利一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的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：CN119007053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411489192.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的识别方法是由曹移明;梁淼;张璐设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的识别方法，涉及风电设备维护技术领域，该方法包括以下步骤：步骤一，在无人机顶部安装四支架构成的柔性铜网，支架与无人机连接处引出导线，在无人机飞行过程中，通过系留式悬挂至地面，与直阻仪一端相连，本发明通过集成高精度传感器和深度学习模型，实现了对风机叶片叶尖的高精度识别，深度学习模型的多层结构确保了模型能够处理复杂多变的叶片图像，提升了识别的准确性，同时，视频跟踪算法利用梯度信息和像素点权重矩阵，实现了叶尖的高动态、低延迟跟踪，确保了实时性，不仅提高了识别精度，还缩短了响应时间，为风机叶片的监测和维护提供了可靠的技术支持。

本发明授权一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机机载边缘计算平台对风机叶片叶尖的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一，在无人机顶部安装四支架构成的柔性铜网，支架与无人机连接处引出导线，在无人机飞行过程中，通过系留式悬挂至地面，与直阻仪一端相连，直阻仪另一端与塔基接地线连接，同时在无人机上搭载测量系统，并开发相应的自动化控制系统和算法，测量系统包含传感器模块和数据处理模块，传感器模块负责采集数据，数据处理模块对采集的数据进行处理，自动化控制系统用于控制无人机的飞行姿态和动作，使其能够按照预定的策略接近和识别叶尖； 步骤二，将叶片锁定在Y型角度，无人机飞行至叶尖下方，保证引导相机视野内存有叶尖的画面，通过前期采集数据训练深度学习模型，该深度学习模型的构建基于神经网络结构，设输入层神经元数量为，其值由采集的风机叶片图像数据集合的维度确定，设图像数据集合为，其中为图像数量，对于每张图像，其像素点坐标为，，为像素点数量，，隐藏层采用多层结构，设隐藏层数为，第层隐藏层神经元数量为，其确定公式为，其中为调整系数，取值范围为[0.5，1.5]，为第层隐藏层神经元数量，输出层神经元数量为，对应叶尖的识别结果，定义损失函数，其中为预测值，为真实值，为正则化参数，取值范围为[0.001，0.1]，用于防止过拟合，为第层第个神经元的权重，通过反向传播算法调整模型参数，使得损失函数最小化； 步骤三，基于视频跟踪的算法，该算法中定义叶尖在图像中的位置坐标为，图像中心坐标为，设图像的灰度值矩阵为，其大小为，和分别为图像灰度值矩阵的行数和列数，通过计算图像的梯度矩阵，其元素为和，利用梯度信息确定叶尖的初步位置，然后根据叶尖周围像素点的灰度值分布特征，定义一个权重矩阵，其元素由叶尖周围像素点与叶尖的距离以及灰度值差异确定，设距离为，灰度值差异为，则，其中为权重调整系数，取值范围为[0.1，1]，计算加权后的位置坐标，实地获取到叶尖在图像中的位置； 步骤四，结合叶尖高度与无人机高精度的RTK信息，设叶尖高度为，无人机RTK信息中的水平坐标为，定义一个空间变换矩阵，其构建基于地球曲率、大气折射以及无人机自身姿态因素的综合考虑，设地球曲率参数为，大气折射系数为，无人机姿态角度为，则的元素通过复杂的几何和物理模型推导得出公式，通过空间变换公式 ，其中为叶尖在初始参考系下的坐标，解算出叶尖相对于无人机的空间三维偏差，获取无人机的水平控制量，通过无人机SDK的接口控制无人机的水平位置使叶尖处于图像中心，同时控制无人机进行高度上的上升。

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