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龙图腾网获悉中科方寸知微(南京)科技有限公司申请的专利基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准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：CN119672078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411775919.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准方法及系统是由冷聪;海雷设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准方法及系统，该方法包括对原始航拍图像进行自适应图像增强和动态范围压缩；构建非线性多尺度特征金字塔并提取增强电线特征；通过空间感知自注意力处理获得位置感知特征；利用多层互注意力网络和双向一致性检查获得一致性增强特征；基于多重约束生成和优化匹配矩阵；最后通过可靠性评分和阈值筛选得到最终匹配结果。本发明通过多阶段自适应特征提取和匹配优化，有效解决了航拍图像中电线配准的准确性和鲁棒性问题，特别适用于复杂场景下的电力线路智能巡检。

本发明授权基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的无人机航拍图像间电线配准方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取至少两张包含重叠区域的原始无人机航拍图像，并对其进行自适应动态范围压缩处理，得到预处理图像；基于预处理图像，构建非线性多尺度特征金字塔，提取每个尺度层的电线特征，得到增强电线特征集；基于增强电线特征集，通过动态特征融合构建融合特征矩阵； S2、基于融合特征矩阵，通过空间感知自注意力处理，得到位置感知特征矩阵；基于位置感知特征矩阵，计算增强型自注意力得分，得到不同电线间的融合特征向量； S3、基于融合特征向量，构建多层互注意力网络，得到多层注意力权重集合；基于多层注意力权重集合，进行特征聚合，得到跨图像融合特征；基于跨图像融合特征，通过双向一致性检查，得到一致性增强特征； S4、基于一致性增强特征，构建多约束匹配矩阵，得到初始匹配矩阵；对初始匹配矩阵进行优化，得到优化后的匹配矩阵； S5、基于优化后的匹配矩阵，计算匹配可靠性得分，得到可靠性评分矩阵；基于可靠性评分矩阵和预设阈值，筛选得到最终匹配结果； 步骤S2进一步为： S21、获取融合特征矩阵中同一图像的电线特征集，计算位置编码；基于位置编码，执行特征变换运算，得到位置感知特征矩阵； S22、基于位置感知特征矩阵，构建空间约束矩阵，计算注意力得分，得到融合特征向量。

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