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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利无人机定位方法、装置、无人机和存储介质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：CN116385532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211734829.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权无人机定位方法、装置、无人机和存储介质是由吴帆;黄自豪;李肯立;秦云川;李瑞辉设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机定位方法、装置、无人机和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种一种无人机定位方法、装置、无人机、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：实时采集无人机所在场景的场景图像；基于相邻两帧场景图像，确定场景中相邻两帧之间的光流场，以及无人机移动引起的场景的刚性光流场；通过光流场和刚性光流场确定无人机的位置坐标。采用本方法能够从而实现对无人机的定位，保障无人机在信号干扰或者遮挡的情况下能够正常工作，不受限于光线条件，适用范围广。此外，采用本方法可以实现无人机自主定位，省去了无人机与地面控制设施之间的交互过程，定位实时性更高。

本发明授权无人机定位方法、装置、无人机和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机定位方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集无人机所在场景的场景图像； 基于相邻两帧所述场景图像，确定相邻两帧所述场景图像之间所述场景的光流场，以及所述无人机移动引起的所述场景的刚性光流场； 通过所述光流场和所述刚性光流场确定所述无人机的位置坐标； 其中，所述基于相邻两帧所述场景图像，确定相邻两帧之间所述场景的光流场，包括： 提取相邻两帧所述场景图像中所述场景的共有特征； 根据相邻两帧所述场景图像的共有特征得到所述场景的光流场； 所述提取相邻两帧所述场景图像中所述场景的共有特征，包括： 通过特征提取模型提取每帧所述场景图像中所述场景的共有特征；其中，所述特征提取模型的训练方法，包括： 获取训练数据集；所述训练数据集包括同一场景的连续白天图像和连续夜间图像； 通过待训练特征提取模型，对同一所述场景的连续白天图像和连续夜间图像进行特征提取，获得白天共有特征、白天私有特征、夜间共有特征和夜间私有特征； 根据所述白天共有特征、所述白天私有特征、所述夜间共有特征和所述夜间私有特征进行白天图像重建和夜间图像重建，得到白天重建图像和夜间重建图像； 根据所述训练数据集、所述白天重建图像和所述夜间重建图像，计算损失函数值，并以所述损失函数值最小化为目标，更新所述待训练特征提取模型的参数，直至达到训练结束条件，获得训练完成的所述特征提取模型。

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