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龙图腾网获悉成都航空职业技术学院申请的专利应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理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：CN120298227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510779284.7，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理方法是由赵会云;李新忠;凌三力;刘明鑫设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及地理空间信息获取技术领域，公开一种应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理方法，包括：通过无人机影像序列提取稳定光流特征点构建动态骨架，结合LiDAR点云稀疏三维特征点建立动态锚定关系，基于局部邻域特征点对构建时变仿射变换模型实现LiDAR点云动态重投影。本发明利用影像光流连续性引导LiDAR点云局部自适应融合，有效克服复杂山地环境下传感器动态误差与纹理缺失问题，显著提升多源数据在弱纹理区域与动态干扰条件下的几何一致性，为山地三维感知提供高可靠性融合数据基础。

本发明授权应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于复杂山地的LiDAR与无人机影像融合处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤a，获取无人机在目标区域采集的连续影像序列，并通过稀疏光流算法跟踪连续影像帧之间可识别特征点的运动轨迹；基于影像帧间主导性运动参数，筛选出在连续多帧中能够被稳定跟踪且局部运动矢量与主导性运动参数所表征的运动趋势偏差小于预设偏差阈值的光流特征点，形成影像动态骨架； 步骤b，获取与影像序列同时期采集的LiDAR点云数据以及用于初步定位的低精度定位定向系统数据；利用低精度定位定向系统数据对LiDAR点云数据进行地理参考，并对LiDAR点云数据进行体素下采样以提取基于法向量变化率或局部高程极值的稀疏三维特征点，形成LiDAR概略骨架； 步骤c，基于低精度定位定向系统数据提供的相机位姿，将LiDAR概略骨架中的稀疏三维特征点反向投影至影像序列中的影像帧上，形成稀疏三维特征点在影像上的投影区域；针对投影区域，搜索其中与稀疏三维特征点在三维空间中距离最短且光流运动轨迹稳定性满足预设稳定度标准的光流特征点序列，建立稀疏三维特征点与光流特征点序列之间的动态锚定关系； 步骤d，基于动态锚定关系，对于稀疏三维特征点及其锚定的光流特征点序列，结合其周围三至五对最近邻的已建立动态锚定关系的特征点对，构建随时间变化的局部仿射变换模型；使用局部仿射变换模型，将LiDAR点云数据中对应于稀疏三维特征点邻域内的原始点云动态重投影到动态锚定关系对应的影像帧上。

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