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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种低复杂度无人空基道路异常识别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：CN115223064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210846971.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种低复杂度无人空基道路异常识别方法是由谢晋东;史晓锋;于重;罗汐设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低复杂度无人空基道路异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低复杂度无人空基道路异常识别方法，属于计算机视觉领域；具体是首先按照连续时间序列采集具有平行线结构的道路图像，提取每帧图像的边缘特征，进而提取其边缘直线，计算所有非共线直线的交点坐标中值即为消失点坐标；接着，推导出无人机的估计姿态角，与传感器测量的姿态角作比较以消除无人机抖动的误差，进而计算姿态角偏差；分割检测时间，对应道路检测单元；标记其中姿态角偏差超过阈值的元素为异常；找出异常元素个数超出阈值的道路检测单元，并计算该单元每一对相邻的姿态角偏差差和时间差，当偏差均值或时间差均值大于等于阈值时，该道路检测单元存在异常，报警并输出。本发明节约了无人机执行道路异常检测任务的时间。

本发明授权一种低复杂度无人空基道路异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种低复杂度无人空基道路异常识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 首先，针对具有平行线结构特征的道路，按照连续时间序列采集道路图像，对每帧图像均经过边缘特征提取，对处理后的目标道路区域图像进行边缘直线提取得到若干直线，计算所有非共线直线的交点坐标中值，得到道路目标区域在该帧图像上的消失点o及其在图像坐标系中的坐标 为第n帧图像的道路目标区域投影到该帧图像坐标系上的消失点的坐标； 然后，根据消失点坐标定义第n帧图像的消失点向量并根据相机标定的内参矩阵I计算旋转矩阵Rn的第三列:将旋转矩阵的第三列代入，估计第n帧图像所对应时刻下无人机俯仰角αn和偏航角βn； 计算公式为： 为用于表达第n帧图像包含俯仰角和偏航角信息的中间向量； 接着，根据第n帧图像所对应时刻下估计的无人机姿态角与无人机实际传感器测量的姿态角作差并取模值，判断是否满足为阈值；如果是则更新估计姿态角为并计算道路目标区域在第n帧图像的消失点抖动对应的无人机姿态角偏差Δθn；否则，直接计算Δθn； 将整体采集时间按间隔I个时间段进行分割，每个时间段再按间隔K个时间段进行分割，将每连续的K个姿态角偏差Δθn以及对应时间构成偏差-时间集，每个偏差-时间集分别对应一段道路检测单元；在每一个道路检测单元中，判断各图像对应的无人机姿态角偏差Δθi的模值是否超设定的阈值如果是，将该偏差所对应的图像标记为异常；否则，对该图像不予处理； 记录每个偏差-时间集中标记为异常的图像个数，判断异常的个数是否小于设定阈值N，如果是，则认为该段道路检测单元无异常，继续对下一个道路检测单元进行判断；否则，在异常图像个数超出阈值N的道路检测单元中，选出所有异常图像，计算每一对相邻的异常图像的姿态角偏差的差值和对应时刻的时间差Δt，进而计算偏差差和时间差的均值EΔt； 继续判断偏差差和时间差的均值EΔt是否分别小于各自的阈值和TΔt，如果是，则认为该道路检测单元无异常；否则当任一均值大于或等于相应的阈值时，则认为该道路检测单元存在异常，报警并输出异常的道路检测单元所对应的道路序号及其包含的所有帧图像。

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