买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接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：CN120746827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511269529.8，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接方法是由李嘉;阮恒宇;蓝秋萍;高琪凯;吕如诗设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接方法，具体涉及无人机影像拼接技术领域，利用深度学习模型提取视频帧的特征点，并进行帧间匹配，得到匹配点集；基于匹配点集，求解3D地图点的三维坐标，确定关键帧的初始位姿并初始化全局地图，将当前帧的特征点与全局地图中的3D地图点匹配，求解当前帧的相机位姿；根据特征覆盖率选取新关键帧，对新增关键帧及关联关键帧共同观测的3D地图点构建局部优化窗口，通过局部光束平差优化对窗口内关键帧位姿及3D地图点坐标进行误差修正，更新全局地图；基于优化后全局3D地图点拟合基准面，将关键帧影像投影至拟合基准面，采用多尺度金字塔融合方法生成全景影像，输出最终影像拼接图。

本发明授权一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图几何的无人机影像无缝快速拼接方法，首先获取无人机航测原始视频帧及相机参数，对视频帧进行预处理，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：利用深度学习模型提取视频帧的特征点，并进行帧间匹配，得到匹配点集；具体匹配步骤如下： 步骤1.1：对当前处理帧，利用改进的SuperPoint深度学习模型进行自监督学习，通过对输入图像进行不同的几何变换，提取影像中的特征点，保留响应值排名前的特征点，根据影像分辨率动态设定，以剔除低响应的噪声点，为保留的特征点生成对应的256维二进制描述子，并通过L2标准化处理描述子； 步骤1.2：L2标准化处理后得到的当前帧的特征点描述子集合为，参考帧的特征点描述子集合为，计算中每个描述子与中所有描述子的汉明距离，对每个保留汉明距离最小的两个候选匹配，若最小距离与次小距离的比值小于设定阈值，则保留该匹配对作为初始匹配； 步骤1.3：利用加权RANSAC算法对保留的特征点进行优化，根据特征点响应值为匹配点对赋予权重，优先选择高权重匹配点对初始化模型并拟合基础矩阵，设定投影误差阈值随迭代次数自适应减小，初始值设为3像素，每迭代10次减小0.5像素，最低降至1像素，当内点数量占比稳定超过60%且连续3次迭代无显著变化时终止迭代，保留内点构成最终的匹配点集，完成当前帧与参考帧的特征匹配； 步骤2：基于匹配点集，求解3D地图点的三维坐标，确定关键帧的初始位姿并初始化全局地图，将当前帧的特征点与全局地图中的3D地图点匹配，求解当前帧的相机位姿； 步骤3：根据特征覆盖率选取新关键帧，对新增关键帧及关联关键帧共同观测的3D地图点构建局部优化窗口，通过局部光束平差优化对窗口内关键帧位姿及3D地图点坐标进行误差修正，更新全局地图； 步骤4：基于优化后的全局3D地图点拟合基准面，将关键帧影像投影至拟合基准面，采用多尺度金字塔融合方法生成全景影像，输出最终影像拼接图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。