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龙图腾网获悉四川九洲空管科技有限责任公司申请的专利基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV 5的目标检测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：CN115376028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211019523.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV 5的目标检测方法是由黄凯;李君惠;廖育富;王彦成;何聪;冯东阳设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV 5的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV5的目标检测方法，该方法包括以下步骤：通过多个相机的相邻安装并调校，获取目标区域的多个图像；其中，所述多个图像相邻之间有重叠；基于重叠区域，对多个图像进行拼接；对拼接后的图像进行目标检测。本发明使用稠密的区域匹配方式，充分利用全局的特征信息进行匹配；充分利用无人机检测的背景信息进行网络学习；在不影响实时性的前提下避免分块检测对目标的割裂；本发明能够防止拼接后出现画面明显的畸变，能够提高目标检测的精度。

本发明授权基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV 5的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稠密特征点拼接和改进型YOLOV5的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过多个相机的相邻安装并调校，获取目标区域的多个图像；其中，所述多个图像相邻之间有重叠； 步骤2：基于重叠区域，对所述多个图像进行拼接； 步骤3：对拼接后的图像进行目标检测； 所述步骤1包括： 通过三个相机的相邻安装并调校，获取目标区域的三个图像；其中，所述三个图像相邻之间有重叠，即存在四个重叠区域； 所述三个相机拼接后的视角大于180°，且三个相机具备相同的参数，并进行了帧同步和图像质量对齐；所述四个重叠区域分别占对应的单个相机的FOV的10％至20％； 所述步骤2包括： 步骤21：采用直方图匹配法，以所述三个图像的中间位置的图像为基准，两边的图像向中间位置的图像进行匹配； 步骤22：利用FAST特征检测器检测每个重叠区域中的特征点；将每个重叠区域中的特征点按响应值从大到小排序，保留前5个最大的响应值对应的特征点，形成稀疏特征集；若响应值不足5个，则全部保留；其中，每个特征点对应一个响应； 步骤23：使用Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流，利用图像金字塔在各个特征维度进行特征点匹配，以得到四个重叠区域的匹配特征点，然后计算得到匹配特征点的光流；其中，每个光流值是一个二维向量，表示水平方向和垂直方向的运动量； 步骤24：基于稀疏特征集和匹配特征点，得到每个重叠区域细分为15×3个网格后，每个网格的光流值； 步骤25：基于每个网格的光流值对所述三个图像进行拼接； 所述步骤25包括： 步骤251：每个网格的左上顶点的光流值等于其2×2网格顶点邻域内光流值的中值平滑；再以每个网格的顶点为中心，在4×4的顶点领域内进行中值平滑，即得到每个网格的顶点的光流值； 步骤252：将每个网格细分为N×N个cell，通过三角形插值法得到每个cell的顶点的光流值；将每个cell左上角顶点的光流值作为cell中所有的像素的光流值，由此得到重叠区域所有像素的光流值，再利用重叠区域的光流值对三个图像进行拼接。

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