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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻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：CN116912719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311003222.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻方法是由梁向阳;宋卓远;闫一力;路国华;陈雷;李钊;祁富贵;雷涛;夏娟娟设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻方法，涉及无人机技术领域，本发明主要针对在户外探险时因为各种意外导致遇险，需要地面人员前往搜救，同时因为光照因素导致可见光相机无法拍摄到待营救目标，又因地理位置等因素产生遮挡导致待营救目标不能完整暴露在红外相机下时使用，针对在飞行过程中拍摄的图片进行人工智能识别，利用人工智能标注出的疑似目标位置，通过机载RTK设备提供图片拍摄点高精度地理坐标，使用机载边缘计算设备计算出该疑似目标高精度地理坐标，通过地图软件API接口将多张图片标注出的疑似目标的高精度地理坐标传入其中，并使用聚类算法进行聚类，计算出每一类几何中心位置。

本发明授权一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机救援的可克服部分遮挡条件的伤员搜寻方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：进行搜救前准备工作，以此完成对无人机整体的调试，调试完成后，无人机待命； S2：当需要对伤员进行搜寻时，中心服务器向无人机平台传输搜救指令；指令包含区域搜寻的大致范围、区域地貌和搜救人力需求； S3：无人机平台接受并执行任务，按照任务的目标地点和地形特征信息，依据路线图算法，构建并设定“弓”型搜索路线，同时，设定了航线的重叠率、飞行速度和飞行高度参数； S4：无人机主体根据上述规划的搜索航线进行飞行，在飞行过程中，无人机挂载的红外相机镜头竖直向下，红外相机在高增益模式下以每秒10张的频率进行拍摄，并将拍摄到的图片通过无人机上的串口实时传输到机载边缘计算设备中，并使用人工智能模型对图片进行实时识别； S5：计算疑似目标的高精度坐标；人工智能模型将标注后的结果以txt格式进行保存，其中将疑似目标点按照P（class，，，，）的格式进行保存；由于在拍摄图片时，红外相机镜头竖直向下拍照，则红外相机镜头的中点即为图片的中点位置；以该中点为原点，建立坐标系，水平向右为x轴正半轴，竖直向上为y轴正半轴；计算标注框中心点到原点的长宽、： ； ； 根据不同高度下每一像素代表的实际长度和宽度的关系构建公式及，代入计算得到实际的在坐标下的实际长度、；根据该图片元信息，获得该红外相机的偏航角（yawangle），该偏航角表示相对于NED坐标系的角度；即y轴正半轴相对于正东的夹角，顺时针为正，逆时针为负； 根据该角度定义，以表示正北，E表示正东；依据如下公式完成从坐标到NOE坐标的转换： ； 根据图像元数据获取红外相机云台的RTK坐标，该坐标即为原点的真实坐标；将原点真实坐标、、带入pyexiv2计算框架，即可计算得到疑似目标点P的真实高精度坐标； S6：通过地图软件API将所有疑似目标的坐标在地图中标记；将每一张图片计算产生的疑似目标真实坐标通过地图软件API传入其中，在地图展示，并及时查看其产生的坐标是否有明显偏差； S7：使用聚类算法框定疑似目标；将地图软件导出的实际数据导入DBSCAN聚类算法中，进行聚类运算，框定疑似目标的位置； S8：计算疑似目标的几何中心点位置；对根据S7中得到的聚类结果，将计算每一类的几何中心点坐标；每一个疑似目标点的坐标为（，），则几何中心点的坐标（x，y）的计算方法为： ； ； 该几何中心点即为该疑似目标的精确坐标，然后将疑似目标的精确坐标位置发送至中心服务器，中心服务器依据救援人员实际位置安排最优任务配置； S9：飞行任务结束，无人机执行返航命令，完成本架次内的救援任务。

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