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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种自适应的无人机影像匹配对选择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：CN116206063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310257549.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种自适应的无人机影像匹配对选择方法及系统是由马一尘;姜三;刘俊欢;王力哲设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应的无人机影像匹配对选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应的无人机影像匹配对选择方法及系统，包括：S1：获取无人机影像，通过SIFT算法对无人机影像进行特征提取，获得无人机影像的局部特征集合；S2：构建向量码本，通过向量码本对局部特征集合进行特征聚合，获得特征矩阵集合；对特征矩阵集合进行向量化处理，获得全局特征描述子向量集合；S3：基于图索引结构对全局特征描述子向量集合进行影像检索，获得无人机影像匹配对集合；S4：通过无人机影像匹配对集合进行三维重建，获得三维重建模型。本发明采用全局特征描述子向量代替基于局部特征的词频计算，并提供一种基于图的索引策略，实现高效的重叠影像搜索，使得无人机影像的匹配对更加高效和精确。

本发明授权一种自适应的无人机影像匹配对选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应的无人机影像匹配对选择方法，其特征在于，包括： S1：获取无人机影像，通过SIFT算法对无人机影像进行特征提取，获得无人机影像的局部特征集合； S2：构建向量码本，通过向量码本对局部特征集合进行特征聚合，获得特征矩阵集合；对特征矩阵集合进行向量化处理，获得全局特征描述子向量集合； S3：基于图索引结构对全局特征描述子向量集合进行影像检索，获得无人机影像匹配对集合； S4：通过无人机影像匹配对集合进行三维重建，获得三维重建模型； 其中，步骤S3具体为： S31：将全局特征描述子向量集合中的各全局特征描述子向量作为索引结构的顶点构建索引结构，索引结构共有H层； S32：将待查询无人机影像的全局特征描述子向量对应的顶点输入索引结构，其中i为无人机影像的编号，遍历第h层中所有顶点，找到距离顶点最近的顶点作为h-1层的输入；h为索引结构的层编号，初始值为H； S33：重复步骤S32共H次，获得索引结构最底层的输入顶点，遍历最底层所有顶点找到距离顶点最近的个顶点，将作为无人机影像的匹配对，其中为无人机影像的相似影像检索数量； S34：重复步骤S32-S33，直至获得所有无人机影像的匹配对，将所有匹配对组成无人机影像匹配对集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。