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龙图腾网获悉苏州邈航科技有限公司申请的专利基于视觉的低空无人机的飞行控制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：CN114863304B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210623039.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于视觉的低空无人机的飞行控制方法是由缪存孝;唐友军;杜玉虎;缪小妹设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉的低空无人机的飞行控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视觉的低空无人机的飞行控制方法，具体步骤为：利用深度学习对待检测障碍物进行检测：采集航拍图像样本，建立改进单阶段目标检测网络模型；将测试集输入到优化的网络中得到待检测障碍物的结果。利用图像处理对检测结果再进行待检测障碍物的检测：对输入的待检测图像进行灰度处理；对图像的边缘信息进行增强，并对图像进行平滑和剔除噪点处理；对基于LSD直线检测算法检测的结果进行筛选；将筛选结果进行分组和拟合，得到待检测障碍物的结果。最后根据障碍物的检测结果进行飞行控制指令的发布。本发明具有较快的检测速度和较高的准确率，具有高实时性与高鲁棒性的特点，对实现无人机自动避障，保障无人机低空飞行具有重要意义。

本发明授权基于视觉的低空无人机的飞行控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的低空无人机的飞行控制方法，其特征在于，具体实施步骤如下： S1、利用深度学习对无人机低空飞行时针对包括树木、电线杆和电力线的待检测障碍物进行检测： S11、采集无人机飞行过程中的航拍图像样本，并通过数据增强方法扩充样本数量； S12、对S11中航拍图像样本的典型目标进行标注，生成典型目标的检测数据集，并将检测数据集分为训练集、验证集和测试集； S13、建立改进单阶段目标检测网络模型； S14、将训练集和测试集输入到改进单阶段目标检测网络模型中，并设置训练参数； S15、利用优化器对改进单阶段目标检测网络模型进行训练，并记录和保存每一轮所训练好的模型及对应的训练损失与验证损失，直到单阶段目标检测网络收敛； S16、将测试集输入到S15训练好的改进单阶段目标检测网络模型中进行测试，得到待检测障碍物的检测结果； S2、利用图像处理对S1得到的检测结果再进行待检测障碍物的检测： S21、对待检测障碍物检测结果进行灰度化处理得到灰度图像； S22、增强S21得到的灰度图像中待检测障碍物的边缘信息，得到增强后图像；采用基于Hessian矩阵的图像增强方法增强图像中的线性部分，增强算法的电力线提取能力； S23、对S22得到的增强图像进行高斯滤波和边缘检测； S24、对最终预处理后的图像DEx,y进行检测，得到待检测障碍物中直线的检测结果； S25、将S24得到的图像进行主方向筛选和长度筛选；具体实施过程如下： S251、将S24中检测到的直线按照直线倾斜角度平均划分为八个区域； S252、分别计算八个区域内每个区域的直线的平均长度，将平均长度最长的区域设置为主方向，并将平均长度最长的区域的平均角度定义为主方向角度； S253、设置主方向角度的阈值角，形成候选区域，将不在候选区域内的直线全部剔除，只保留候在选区域内的直线检测结果； S254、设置直线的长度阈值，将S253得到的直线检测结果中，低于长度阈值的直线全部剔除； S26、利用凝聚层次聚类方法将S25得到的直线检测结果进行分组；具体实施过程如下： S261、将S25的直线检测结果中每一条直线在图像上的截距形成一个截距列表Blist； S262、计算Blist中每一个元素Blist[i]和其它元素的绝对差值，取绝对差值的最小值Dmin[i]，构成新的间距列表Dlist； S263、针对间距列表Dlist，设置间距阈值，并利用自上而下的凝聚层次聚类方法对间距列表Dlist中的所有元素进行聚类，得到分组结果列表LList； S264、根据分类索引确定分组的数目和各组成员； S27、对于S26得到的分组结果，采用最小二乘法进行拟合，得到最终的待检测障碍物的检测结果； S3、根据无人机飞行条件因素生成判决框，结合S1和S2得到待检测障碍物的检测结果，进行飞行控制与避障指令的发送，以使无人机进行避障： S31、以无人机视角的中心点作为判决框的中心，生成方形判决框，所述判决框的边长R的表达式如下： 其中，K为缩放系数，RA为无人机视角框的宽，h为无人机的高度； S32、根据检测出的障碍物与判决框的相对位置，向无人机发送相应的飞行控制与避障指令。

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