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龙图腾网获悉杨恒占申请的专利基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别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：CN115359279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211056576.0，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别方法是由杨恒占;蔡勋设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机场跑道异物识别技术领域，具体涉及一种基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别方法，利用SIFT特征点匹配算法实现较高匹配精度的特征点计算，再结合三角形特征点所形成的三角形区域中的像素值，判断基准图像与待匹配图像之间对应匹配点的精准度是否满足要求，从而实现对满足精度要求的匹配点保留并对不满足要求的匹配点进行剔除，使得图像特征点匹配更加精准，同时匹配速度更快，增加了对机场跑道拍摄图像中异物识别的速度与精确性。

本发明授权基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三角形重心特征点匹配的机场跑道异物识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从不同角度对机场跑道相同位置进行拍照，得到机场跑道相同位置的多个角度图像； S2、选择步骤S1得到的一张图像作为基准图像，选择步骤S1得到的其余图像作为待匹配图像； S3、使用SIFT算法对基准图像和待匹配图像进行特征点匹配，得到对应的匹配点对； S4、基于三角形重心原理对匹配点对中的错误匹配点对进行剔除； 所述步骤S4包括剔除一对多错误匹配点对，所述剔除一对多错误匹配点对的步骤具体为： 在基准图像中选择任一特征点B作为基准特征点，利用欧式距离计算得到与特征点B欧氏距离最短的相近特征点A和相近特征点C，通过相近特征点A、基准特征点B和相近特征点C得到基准三角形； 根据相近特征点A、基准特征点B和相近特征点C在对匹配图像中找到与之对应的特征点a、特征点b和特征点c，通过特征点a、特征点b和特征点c得到待检测三角形； 通过向量表示法分别确定基准三角形中包含的灰度值和待检测三角形中包含的灰度值； 根据基准三角形中的灰度值得到基准三角形的重心H，根据待检测三角形中的灰度值得到待检测三角形的重心h； 根据基准特征点B与重心H之间相对位置和特征点b与重心h之间相对位置的匹配误差剔除一对多的错误匹配点对； S5、根据剔除后的匹配点对将基准图像与待匹配图像进行图像融合完成异物识别； 所述步骤S5具体包括以下步骤： 根据步骤S4得到的匹配点对建立仿射变换矩阵模型，根据仿射变换矩阵模型将待匹配图像转换为与基准图像视场统一的待识别图像； 通过图像亮度均值计算对基准图像与待识别图像进行图像融合并对异物进行显示； 通过canny边缘检测算子对异物进行识别并标示，完成异物识别。

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