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龙图腾网获悉广东泰一高新技术发展有限公司申请的专利基于低空无人机直播视频的高清成图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：CN120091111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510563545.1，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权基于低空无人机直播视频的高清成图方法是由马玉宽;黄山;尹祥利;杨达;张坤圹设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低空无人机直播视频的高清成图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于低空无人机直播视频的高清成图方法，属于低空无人机的高清成图技术领域，包括划分图像区域并进行自适应网格处理；搭建并行计算框架，并采用拼接算法拼接图像；实时调整图像网格大小，根据实时反馈数据，优化图像处理算法；分析飞行路径数据，建立预测模型，对未来区域的数据需求进行建模；基于图像数据需求和飞行路径信息，动态优化数据传输路径与带宽分配；基于数字孪生技术构建虚拟环境模型，补偿由环境变化导致的图像损失；对图像进行实时质量评估，并实时调整处理策略；通过结合深度学习与动态调整网格大小的图像处理技术，解决了现有技术中图像拼接精度低、质量评估不精确等问题。

本发明授权基于低空无人机直播视频的高清成图方法在权利要求书中公布了：1.基于低空无人机直播视频的高清成图方法，其特征在于，包括： 划分图像区域并进行自适应网格处理，包括： 构建卷积神经网络，设置输入层，输入张量大小为的图像数据，其中，为图像的高度，为图像的宽度，为图像的通道数； 设置卷积层，对输入图像进行局部感知，提取出局部特征，包括边缘、纹理，设第层的卷积操作为下式： ； 其中，为第层的卷积核；为上一层的输入图像；为偏置项；为卷积核的大小； 设置池化层，降低计算量，并且帮助提取局部特征的最大特性，其中，最大池化层通过选择卷积后图像中的最大值来保留最重要的特征； 在卷积和池化后，设置全连接层将抽取到的特征进行综合，如下式： ； 其中，为第层的输出；为权重矩阵；为激活函数Relu； 将图像输入至深层的卷积神经网络，提取图像的特征； 结合不同层次的特征来提升图像分析的精度； 将不同层次的特征进行加权融合，得到综合的图像复杂度度量，设第层的特征图为，则图像区域的复杂度表示为下式： ； 其中，为卷积神经网络的总层数；为每一层特征的权重；为第层的特征图；为每个位置的特征强度： ； 其中，为整个图像区域；为图像在位置处的第层、第个特征的强度；为每层中提取的特征数量；为高斯加权函数；为高斯函数的参数； 搭建并行计算框架，并采用拼接算法拼接图像，包括： 选择CUDA计算平台，分配GPU资源，通过CUDA与GPU进行交互，加速图像处理； 将自适应网格化处理生成的图像的每个区域，划分为N个小网格块，每个网格块大小根据图像的复杂度和分辨率进行调整； 每个网格块对应一个计算单元，GPU通过CUDA的线程模型将计算任务分配给每个网格块的线程，确保计算任务可以并行执行计算； 每个计算单元处理完毕后，GPU将结果汇总，并返回给主机进行后续的图像拼接与重建； 图像数据首先从主机内存传输到GPU的设备内存中，在设备内存中进行处理，处理完成后再返回主机； 计算完成后，将结果从GPU内存传回主机内存，并对拼接结果进行合并，最终得到完整的图像； 所述并行执行计算的加速公式为： 其中，为图像处理所需的时间；为并行计算的处理单元数量，随着并行计算单元的增加，处理时间会减少； 其中，对拼接结果进行合并包括：对采用图像融合技术，减小不同区域之间的接缝； 完成图像拼接后，对拼接图像的质量进行实时评估； 基于评估结果，对于复杂度较高的区域，计算资源会被优先分配； 通过动态优化机制，系统根据评估结果实时调整计算资源，优化图像拼接的效率和质量； 质量评估公式为： ； 其中，为最终拼接图像的质量，用于评估拼接效果和清晰度；为图像的梯度，反映边缘的清晰度；为拼接后的图像梯度，反映拼接精度； 实时调整图像网格大小，根据实时反馈数据，优化图像处理算法； 分析飞行路径数据，建立预测模型，对未来区域的数据需求进行建模； 基于图像数据需求和飞行路径信息，动态优化数据传输路径与带宽分配； 基于数字孪生技术构建虚拟环境模型，补偿由环境变化导致的图像损失； 对图像进行实时质量评估，并实时调整处理策略。

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