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龙图腾网获悉江苏城乡建设职业学院申请的专利基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及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：CN119396180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411510208.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及方法是由肖光华;张敏;姚佳程设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及方法，涉及无人机导航与避障技术领域。通过偏振传感器实时采集飞行场景中的偏振图像信息，增强对复杂环境的感知能力。并通过压缩观测方法提取偏振参数，提高特征提取的效率与准确性，结合视觉注意力机制，准确识别障碍物背景区域，构建自适应决策融合模型，优化特征权重，增强目标轮廓特征的可靠性。基于目标轮廓特征进行初步路径搜索，采用集中优化采样方法，有效提高在复杂环境中生成飞行最优路径的概率。避障飞行模块则对飞行路径进行平滑处理，确保飞行路线的顺畅性和可控性，有效提升了无人机在复杂环境下的导航与避障能力。

本发明授权基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于偏振信息的无人机视觉引导避障系统，其特征在于，包括以下模块：偏振信息采集模块、偏振信息提取模块、障碍物目标检测模块、路径规划模块、避障飞行模块； 所述偏振信息采集模块用于通过偏振传感器采集飞行场景中的偏振图像信息，获取不同偏振方向的图像； 所述偏振信息提取模块用于通过压缩观测对不同偏振方向的图像进行特征信息提取，并设置提取终止条件，获取偏振参数； 所述障碍物目标检测模块用于对偏振参数进行多级聚类，逐层提取偏振度的全局唯一性特征和空间分布特征，具体过程如下：第一层聚类：通过高斯混合模型对偏振度进行初步聚类，获得每个像素点在各个高斯分量下的概率值，计算每个像素点的偏振度，生成概率向量，保留概率最大的两个元素；第二层聚类：通过第一层的概率密度函数进行再聚类，提取特征分布，计算不同像素之间的相似度，生成相似度矩阵；通过计算各区域的偏振度均值和空间距离，提取目标的全局唯一性特征；计算偏振度的空间分布特征，评估各像素的空间方差，识别目标区域；所述障碍物目标检测模块还用于通过视觉注意力机制判断障碍物目标背景区域，并进行标记，根据全局特征分布和标记的障碍物目标背景区域，构建自适应决策融合模型，优化特征权重，输出目标轮廓特征； 所述路径规划模块用于基于目标轮廓特征，通过路径规划算法进行初步路径搜索，并根据全局特征分布和标记的障碍物目标背景区域，进行障碍物避让判断，对初步路径搜索进行集中优化采样，输出飞行最优路径； 所述避障飞行模块用于对飞行最优路径进行平滑处理,去除冗余的拐点,并将平滑化后的飞行路径解析为航点序列； 设置提取终止条件的具体过程如下： 对每次传输的图像块测量值进行场景重构，计算当前重构结果与上一次重构结果间的内积，当内积值逐渐趋近于1时，判断重构结果精确性； 当内积达到阈值时，表示场景重构信息饱和，终止测量值传输。

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