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龙图腾网获悉无锡照明股份有限公司申请的专利基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检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：CN120672093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511183380.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检系统及方法是由浦争鸣;徐威;邵昱;吴辰旭;陈济镕设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检系统及方法，涉及无人机巡检技术领域，包括巡检数据采集模块、巡检图像分析模块、巡检模式切换模块和巡检任务动态评估模块；所述巡检数据采集模块、巡检图像分析模块、巡检模式切换模块和巡检任务动态评估模块之间相互通信连接；其中，所述巡检数据采集模块用于通过具备可见光摄像头的无人机对目标巡检区域内的路灯逐一进行飞行巡检，并设置图像标定阵列点以匹配巡检图像采集的精准性；所述巡检图像分析模块用于对采集的图像数据进行处理和分析；本发明解决了现有多源图像融合处理的方式极具增加巡检耗时和数据处理负担的问题。

本发明授权基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源视频融合的智能化路灯用无人机巡检方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：通过具备可见光摄像头的无人机对目标巡检区域内的路灯逐一进行飞行巡检，在每一处路灯设置至少一个固定位置的图像标定阵列点，用于匹配巡检图像采集的精准性； 步骤S2：当无人机飞行至目标路灯处，通过实时图像采集模块获取该目标路灯处的图像数据，并基于所述图像标定阵列点进行图像对位匹配，包括匹配图像中所拍摄的标定点的数量、空间位置、高度、方向与设定的图像特征模板是否一致； 步骤S3：若图像匹配均为成功信号，表明当前采集图像满足清晰度与方向完整性要求，则执行基于单一视频源的智能识别算法对目标路灯状态进行识别与判定； 步骤S4：若出现图像匹配失败信号，则自动切换为多源视频融合模式，触发调用可见光摄像头、红外、深度相机信号，并进行数据融合处理； 步骤S5：将识别结果与当前路灯地理信息绑定后上传至地面控制中心，实现远程路灯状态管理； 步骤S6：在巡检过程中，实时监测无人机电量变化，并根据当前任务完成度、剩余电量及当前路径中预估需进入多源融合模式的路灯数量，动态调整该无人机的实际巡检任务总量，重新分配剩余未巡检路灯目标，以最大化整个系统的能源利用率和巡检完成度； 所述步骤S6中动态调整无人机的实际巡检任务总量的具体方法包括： 步骤S61：在巡检任务开始前，基于单台无人机的预设巡检路径，将该路径对应的待巡检路灯总数划分为第一阶段和第二阶段，其中第一阶段为路径的前三分之一，第一阶段的路灯数记为，第二阶段为路径的后三分之二，第二阶段的路灯数记为；在第一阶段执行过程中，逐目信息采集并记录下列数据源：对每盏路灯是否触发多源融合的指示，若第i盏需进入多源融合则，否则；若干次风速采样值风速采样序列及相对风向采样值；以及用于估算平均相邻灯间距的位置信息； 步骤S62：基于第一阶段观测数据计算多源融合观测占比，并计算环境风速均值与风速方差； 步骤S63：获取与无人机执行当前任务的性能参数，包括巡航功率、悬停功率、平均巡航速度、基准悬停时间、多源融合导致的额外悬停时间、单次融合计算与传输额外能量、以及系统预留安全能量；同时通过多源融合观测占比与历史先验加权平滑得到第一阶段估计的多源占比； 步骤S64：获取当前无人机可用剩余电量，计算本次无人机可完成的总路灯数，并作为预估值输出； 步骤S65：当输出的预估值，则将剩余需分配任务数以及关键预测参数值回传至地面控制中心； 步骤S66：地面控制中心触发人工干预以补充资源，同时将第一阶段观测到的显著偏离信息用于更新模型参数以改善后续巡检路线预测精度。

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