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龙图腾网获悉西安捷成优禾智能科技有限公司申请的专利一种用在无人机上的视觉智能识别技术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：CN120808221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511308228.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种用在无人机上的视觉智能识别技术是由龙浩;李涛;冯伟亮设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用在无人机上的视觉智能识别技术在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机视觉技术领域，具体提供一种用在无人机上的视觉智能识别技术，对各道路图像帧预处理，得到多个道路待测图像帧；对各道路待测图像帧进行静态识别，以检测道路状况；基于改进的FPGA硬件加速平台，对连续的多个道路待测图像帧进行实时目标检测与动态特征分析，得到目标对象的位置，对目标对象的位置进行动态跟踪，得到目标对象的时序位置序列；基于目标对象的时序位置序列和无人机的时序位置序列获取目标对象的预测位置序列和无人机的预测位置序列，以确定风险等级并触发预警；能实现无人机的视觉智能识别在动态复杂环境中高效且准确地识别目标。

本发明授权一种用在无人机上的视觉智能识别技术在权利要求书中公布了：1.一种用在无人机上的视觉智能识别技术，其特征在于，包括： 获取当前道路的视频图像，并将所述视频图像分解为多个道路图像帧； 对各所述道路图像帧预处理，得到多个道路待测图像帧； 对各所述道路待测图像帧进行静态识别，以检测道路状况； 基于改进的FPGA硬件加速平台，对连续的多个所述道路待测图像帧进行实时目标检测与动态特征分析，得到目标对象的位置，所述目标对象包括车辆和行人； 对所述目标对象的位置进行动态跟踪，得到所述目标对象的时序位置序列； 基于所述目标对象的时序位置序列和无人机的时序位置序列获取所述目标对象的预测位置序列和所述无人机的预测位置序列，以确定风险等级并触发预警； 其中，所述检测道路状况的过程包括：分别将各所述道路待测图像帧划分为多个语义区域，并对各所述语义区域进行静态识别，以检测道路状况； 对各所述道路待测图像帧采用语义分割算法的U-Net模型进行像素级分类，将各所述道路待测图像帧划分为多个语义区域，多个所述语义区域包括可行驶区域、交通设施类区域以及非行驶区域；所述可行驶区域包括路面区域；所述交通设施类区域包括交通标志区域和车道线区域；非行驶区域包括天空、绿化带和人行道； 采用自编码器异常检测算法对所述交通标志区域进行识别，所述自编码器通过学习交通标志的颜色和形状特征实现对所述交通标志区域的重构，根据所述重构的差异计算所述交通标志区域的异常分数，若所述异常分数大于分数阈值时，则判定所述交通标志区域的交通标志缺失，需及时维修； 根据所述车道线区域和所述路面区域的灰度值，基于所述车道线区域的车道线掩码和 所述路面区域的掩码，分别提取和，计算所述和所述的平均灰度 差；若所述平均灰度差小于灰度差阈值时，则判定所述车道线区域模糊，要及时处理； 对所述路面区域做灰度化处理，对灰度化处理后的所述路面区域采用U-Net变体缺陷检测算法进行识别，得到所述路面区域的缺陷区域；统计所述缺陷区域的总面积；并统计所述路面区域的总面积； 所述缺陷区域的总面积占所述路面区域的总面积的比例为所述路面区域的缺陷占比；当所述路面区域的缺陷占比小于第一缺陷占比阈值时，则判定道路为健康状态；当所述路面区域的缺陷占比大于第一缺陷占比阈值且小于第二缺陷占比阈值时，则判定道路为轻度异常；当所述路面区域的缺陷占比大于第二缺陷占比阈值时，则判定道路为严重异常。

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