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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估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：CN115359371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210819759.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估方法是由羊钊;熊伟东;朱仁伟;谢华;张洪海设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估方法，包括：构建城市低空无人机运行数据库；训练YOLOX目标检测模型；通过双目相机采集视野范围中的图像，进行立体匹配生成视差图，获得目标第一深度信息；利用训练后的YOLOX目标检测模型对采集到的图像进行目标检测，得到左右图像检测的无人机像素坐标，并得到目标第二深度信息；进行非合作类无人机空域定位，输出非合作类无人机所处的空域编号；进行非合作类无人机风险评估，与空域编号串联后以数据链的形式表征风险评估结果。本发明方法通过结合镜头畸变矫正、立体匹配、深度学习算法等实现对特定种类无人机进行识别，并基于计算出的深度信息和运动趋势进行风险评估。

本发明授权一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种城市低空非合作类无人机数字化风险评估方法，其特征在于，步骤如下： 1构建城市低空无人机运行数据库； 2将所述步骤1中城市低空无人机运行数据库输入YOLOX目标检测模型进行训练，得到训练后的YOLOX目标检测模型； 3通过双目相机采集视野范围中的图像，并进行立体匹配生成视差图，获得目标第一深度信息； 4利用步骤2中训练后的YOLOX目标检测模型对步骤3中采集到的图像进行目标检测，得到左右图像检测的无人机像素坐标，并进行最小二乘法求取无人机空间三维坐标以得到目标第二深度信息； 5根据目标第一深度信息及目标第二深度信息，进行非合作类无人机空域定位，输出非合作类无人机所处的空域编号； 6根据步骤3中双目相机的位置信息进行非合作类无人机风险评估，与步骤5中的空域编号串联后以数据链的形式表征风险评估结果； 所述步骤5具体包括： 结合步骤3和步骤4得到c1相机坐标系下深度Z和空间点在世界坐标系下深度ZW值，选取左相机光心为主点，选择Z和ZW值中最小的作为与主点的距离，定义与主点水平距离小于300mm的视野空域范围为A、与主点水平距离大于300mm且小于600mm的视野空域范围为B、与主点水平距离大于600mm且小于900mm的视野空域范围为C、与主点水平距离大于900mm且小于1200mm的视野空域范围为D、与主点水平距离大于1200mm的视野空域范围为E，结合拍摄相机当前经度、纬度、主点朝向、镜头倾角、空域位置、时刻，合并为数据链，作为检测到非合作类无人机的空域编号； 所述步骤6具体包括： 61将上述步骤5中得到的空域编号结合步骤4中识别得到的检测框大小位置变化判断非合作类无人机的运动趋势为靠近、远离或穿越；以YOLOX检测到目标生成检测框的时间为初始时刻，返回目标中心点图像坐标为当前时刻初始位置，当从第2秒开始，前后1秒内目标中心点在左右相机图像坐标位置变化均不大于1个像素单位，且检测框面积变动范围在95％-100％之间，认为目标处于穿越状态；若前后1秒内目标中心点在左右相机图像坐标位置变化均大于1个单位，且检测框面积不断增大，面积变化超过5％，认为目标处于靠近状态；若前后1秒内目标中心点在左右相机图像坐标位置变化均大于1个单位，且检测框面积不断减小，面积变化超过5％，认为目标处于远离状态；将步骤5中Z和ZW值中最小的作为距离，定义距离小于50米，有靠近趋势时，风险等级为Ⅵ级；距离小于50米，无靠近趋势时，风险等级为Ⅴ级；距离大于50米且小于100米，有靠近趋势时，风险等级为Ⅳ级；距离大于50米且小于100米，无靠近趋势时，风险等级为Ⅲ级；距离大于100米，有靠近趋势时，风险等级为Ⅱ级；距离大于100米，无靠近趋势时，风险等级为Ⅰ级； 62将风险等级与步骤5中得到的空域编号串联，用以表征对城市低空非合作类无人机的数字化风险评估。

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