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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利应急灾情检测方法及装置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：CN115226127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210684918.7，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权应急灾情检测方法及装置是由王莉;李靓;徐连明;费爱国;袁铭蔚设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本应急灾情检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种应急灾情检测方法及装置，该方法包括：根据目标区域内每个终端与每个无人机之间的信道状况，以及无人机上的现有计算量，分配无人机辅助终端进行灾情检测；使用KM匹配算法为每个终端分配信道，使得所有终端的链路上行传输速率和最大且每个通信链路的SINR值应大于第一预设阈值，将每个终端上的待检测灾况图像序列通过为每个终端分配的信道卸载到为每个终端分配的无人机上；选择无人机上的超分辨率网络模型对待检测灾况图像序列进行重建，使用重建后的待检测灾况图像序列进行灾情检测，使得重建的图像质量大于第二预设阈值且终端对应的灾情检测整体时延小于第三预设阈值。本发明实现灾情检测完成时延与检测精度的均衡。

本发明授权应急灾情检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种应急灾情检测方法，其特征在于，包括： 由目标区域内的每个终端获取待检测灾况图像序列，并将所述待检测灾况图像序列卸载至所述目标区域内的无人机，由所述无人机为检测所述待检测灾况图像序列提供算力，构建优化模型使得检测所述待检测灾况图像序列的精度与时延均衡； 基于所述优化模型根据每个终端与每个无人机之间的信道状况，以及每个无人机的现有计算量，为每个终端分配无人机，实现所述终端和无人机基于所述信道状况和现有计算量均衡的分簇；所述基于所述优化模型根据每个终端与每个无人机之间的信道状况，以及每个无人机的现有计算量，为每个终端分配无人机的步骤包括：获取每个未分配无人机的终端与每个无人机之间的第一距离，以及与每个无人机下分配的终端之间的第二距离，将所述第一距离和第二距离作为所述信道状况；将每个无人机对应的第一距离、第二距离和现有计算量进行加权后相加，将相加结果最小的无人机分配给所述未分配无人机的终端； 基于所述优化模型建立所述终端与所述目标区域中信道的二分图，使用KM匹配算法为每个终端分配信道，使得所有终端的链路上行传输速率和最大且每个终端在分配的信道上的SINR大于第一预设阈值，将每个终端上的待检测灾况图像序列通过为每个终端分配的信道卸载到为每个终端分配的无人机上，实现对每个终端分配的信道进行优化；所述使用KM匹配算法为每个终端分配信道的步骤包括：在所述终端的数量小于网络中信道的数量的情况下，获取每个终端对于每个无人机在每个信道上的SINR，根据所述SINR获取每个终端对于每个无人机在每个信道上的链路上行传输速率；将每个终端对于每个无人机在每个信道上的链路上行传输速率进行相加，获取所有终端的链路上行传输速率和；将所述终端与所述信道作为匹配的双方，将每个终端对于每个无人机在每个信道上的链路上行传输速率作为匹配的边权值，使用KM匹配算法为每个终端分配所述信道，使得所有终端的链路上行传输速率和最大且每个终端对于每个无人机在分配的信道上的SINR大于所述第一预设阈值； 基于所述优化模型对所述无人机上的多个超分辨率网络模型进行选择，重建所述待检测灾况图像序列，使用重建后的待检测灾况图像序列进行灾情检测，重建的图像质量大于第二预设阈值且所述终端对应的灾情检测整体时延小于第三预设阈值，达到灾情检测精度与灾情检测整体时延的均衡；所述基于所述优化模型对所述无人机上的多个超分辨率网络模型进行选择，重建所述待检测灾况图像序列的步骤包括：获取卸载所述待检测灾况图像序列的传输时延、使用所述待检测灾况图像序列进行应急灾情检测的计算时延；获取使用每种超分辨率网络模型对所述待检测灾况图像序列进行重建的重建时延和图像质量；将所述传输时延、计算时延和重建时延之和作为所述终端对应的灾情检测整体时延；选择所述图像质量大于第二预设阈值且所述灾情检测整体时延小于第三预设阈值的超分辨率网络模型，对所述待检测灾况图像序列进行重建。

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