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！

龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落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：CN120780007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511277068.9，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落方法是由廖严浩;罗银辉;李成琪;钱基德;吴岳洲;傅强;华漫;郑迦馨;王学林;牛昭文;刘金奎;龙彦佐设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机控制技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落方法，预先采集停靠平台预设画面，降落时通过摄像头实时采集图像，利用轻量化深度学习模型求解预设与实时图像的单应性矩阵，经矩阵分解和多解筛选得到无人机相对坐标，最终调整姿态实现精准降落。该方法无需IMU、GPS等额外传感器，在低光照、雨雾等复杂环境下仍能保持高精度，且处理时延低，适用于无人机自主降落场景；本发明采用纯视觉与深度学习技术，通过单应性矩阵的实时计算与矩阵分解，实现了无人机在预设停靠平台上的精确自主降落。

本发明授权基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉和深度学习的单应性辅助无人机降落方法，其特征在于，包括以下步骤： 在包含特殊图案的水平停靠平台中心位置，通过无人机垂直向下摄像头采集包含特殊图案的可见光图像，并将其存储为固定的预设画面图像； 当无人机进入停靠平台范围内时，通过摄像头拍摄停靠平台相关图像，并利用基于深度学习的视觉模型，对预设画面图像与实时画面图像进行单应性矩阵求解； 根据计算得到的单应性矩阵，推导出在以平台中心为原点情况下，无人机当前位置相对于预设画面图像下无人机位置的三维坐标偏移矩阵，从而计算无人机当前位置下相对于原点的三维坐标； 依据获得的无人机相对于平台的世界坐标，通过控制算法实时调整无人机姿态和飞行路径，使其朝向预设画面中的降落点进行自主降落； 所述基于深度学习的视觉模型包括： 通过两个不共享参数的提取器，分别提取预设画面图像与实时画面图像的特征，其中每个所述提取器包含5个普通卷积模块和1个SimAM无参数注意力卷积模块； 聚合两类图像的特征图，通过Embedding层转换为图结构特征； 将图结构特征输入改进的ViG模型，输出坐标偏移向量，再通过DLT算法得到单应性矩阵； 所述ViG模型的基本块处理包括： 通过两个1×1卷积和一个3×3卷积对输入特征进行处理； 将MLP块输出与输入特征进行残差叠加； 通过最大相对图卷积块和FFN块处理残差叠加后的特征； 再次通过残差叠加和前馈处理，得到基本块输出特征； 所述计算无人机当前位置下相对于原点的三维坐标的具体步骤包括： 消除相机内参数影响，得到归一化单应性矩阵； 对归一化矩阵进行奇异值分解，求解旋转矩阵和坐标偏移向量； 结合预设画面对应的相机光心坐标，推导无人机当前三维坐标； 通过物理约束和投影验证筛选唯一正确解。

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中国民用航空飞行学院，其通讯地址为：618300 四川省德阳市广汉市三水镇高店村；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。