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龙图腾网获悉东莞市杰瑞智能科技有限公司申请的专利一种无人机动态监测方法、设备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：CN120318721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510781056.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种无人机动态监测方法、设备及系统是由翟润柏设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机动态监测方法、设备及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机动态监测技术领域，具体涉及一种无人机动态监测方法、设备及系统，该方法包括：在受控环境下模拟不同火势、烟雾程度的场景，使用无人机对不同场景进行视频图像采集并进行灰度转换；对预处理后的视频图像通过利用光流法，并分析亮度、纹理以及平滑特征以构建光流能量函数，确定图像中的火焰区域；将不同场景下所有视频图像中的火焰区域，通过目标检测算法对视频图像中包含火焰区域的图像进行训练后获得火灾隐患监测模型；利用该模型对无人机动态实时采集的图像进行火灾隐患动态监测。本申请旨在通过消除光照的影响，从而避免使得无人机在动态监测过程中出现漏检的问题。

本发明授权一种无人机动态监测方法、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机动态监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在受控环境下模拟不同火势、烟雾程度的场景，使用无人机对不同场景进行视频图像采集并进行灰度转换； 结合图像中每个像素点的梯度幅值以及该图像与其相邻后一帧图像中对应像素点在光流场的水平分量和垂直分量，确定相邻两帧图像的平滑项； 结合相邻两帧图像中对应像素点的灰度值差异、纹理值差异以及平滑项构建能量函数，并通过最小化能量函数得到相邻两帧图像的最优光流场； 利用最优光流场确定相邻前一帧图像中每个像素点的运动矢量幅值，获取图像中所有像素点的运动矢量幅值的分割阈值；将该图像中运动矢量幅值大于或等于分割阈值的像素点构成多个闭合连通域，并将每个闭合连通域分别记为运动显著区域，获取每个运动显著区域的运动矢量幅值方差；获取图像中所有运动显著区域的运动矢量幅值方差的分割阈值，记为最优阈值；将运动矢量幅值方差大于或等于最优阈值的运动显著区域判定为火焰区域； 将不同场景下所有视频图像中的火焰区域，通过目标检测算法对视频图像中包含火焰区域的图像进行训练后获得火灾隐患监测模型；利用该模型对无人机动态实时采集的图像进行火灾隐患动态监测； 所述相邻两帧图像的平滑项的确定方法为： 式中，为第t帧到第t+1帧图像的平滑项，N表示图像中像素点的总数，、分别表示第t帧到第t+1帧图像的光流场水平分量u、垂直分量v在像素点处 的梯度幅值，表示第t帧图像中像素点的边缘权重，由该像素点在图像中的梯 度幅值确定； 所述边缘权重进一步确定为：；式中，e为自然常数，表 示第t帧图像中像素点的梯度幅值，表示第t帧图像中所有像素点梯度幅值的中位 数； 所述能量函数的构建方法为： 式中，E表示第t帧到第t+1帧图像的能量函数，为第t帧到第t+1帧图像的平滑项， N表示图像中像素点的总数，、分别表示第t、t+1帧图像中像素点的灰 度值，、分别表示第t、t+1帧图像中像素点的LBP值，表示平滑 项的预设权重系数，表示纹理约束项的权重系数，由相邻两帧图像中像素点的灰度差值的 中位数确定； 所述纹理约束项的权重系数进一步确定为：；式中， 为预设初始的纹理约束项的权重系数，表示第t帧图像中所有像素点到第t+1帧对应 像素点的灰度差值组成的集合，表示第t帧图像中所有像素点的灰度值组成的集合，表示取集合中的中位数函数。

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