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龙图腾网获悉广东泰一高新技术发展有限公司申请的专利低空无人机直播视频实时快速成图方法及快速成图系统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：CN120166301B 。

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：202510646435.1，技术领域涉及：H04N23/698；该发明授权低空无人机直播视频实时快速成图方法及快速成图系统是由马玉宽;黄山;杨达;尹祥利;汪丽玮设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本低空无人机直播视频实时快速成图方法及快速成图系统在说明书摘要公布了：本发明公开了低空无人机直播视频实时快速成图方法及快速成图系统，属于低空无人机快速成图生产技术领域，包括基于实时气象数据与飞行环境，规划并优化无人机的飞行路径，并实时调整无人机飞行姿态；基于无人机的飞行姿态数据，实时校正拍摄到的图像，并将拍摄到的图像拼接为连贯图像；对图像和传感器数据进行融合，生成实时图像；修复实时图像中的缺失部分，并实时调整实时图像；通过拼接实时图像生成全景图像，并传输于地面接收端；优化数据传输速度，并实时反馈图像质量；通过缺失部分的修复，提高了图像的整体质量，减少了由于图像采集过程中的损失或干扰带来的视觉不连贯或失真现象。

本发明授权低空无人机直播视频实时快速成图方法及快速成图系统在权利要求书中公布了：1.一种低空无人机直播视频实时快速成图方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于实时气象数据与飞行环境，规划并优化无人机的飞行路径，并实时调整无人机飞行姿态，包括： 获取实时气象数据，包括实时气象数据和远程气象数据；获取实时环境数据，包括地形数据和障碍物数据； 对来自不同数据源的数据进行时间同步处理，依据预先确定的传感器权重以及时间偏差函数，使各源数据在时间上对应； 对同步后的数据进行噪声校正，采用高斯滤波与异常值抑制的方式获得校正数据； 将校正后的数据统一至全球坐标系； 对经校正的气象数据与环境数据进行融合； S2：基于无人机的飞行姿态数据，实时校正拍摄到的图像，并将拍摄到的图像拼接为连贯图像，包括： 输入无人机的实时姿态数据，包括航向角、俯仰角和滚转角；从摄像头采集原始图像数据； 构建姿态校正模型，采用由上述三角确定的旋转矩阵对原始图像进行几何校正，得到校正图像； 采用基于深度学习的特征提取方法，对校正后的图像进行多尺度特征点提取； 基于特征描述符的鲁棒匹配算法，对相邻图像的特征点进行匹配；引入基于RANSAC的误匹配剔除机制，剔除错误匹配点； 最终生成相邻图像间的特征匹配点对集合； 基于匹配点对集合，估算相邻图像间的单应变换矩阵；再使用拉普拉斯金字塔融合算法对拼接区域进行处理； 对拼接后的图像进行边缘连续性检测和畸变修正；特征匹配点对作为后续数据融合与校正的输入； S3：对图像数据与来自飞行姿态传感器、气象传感器和环境感知传感器采集的实时数据进行融合，生成实时图像，包括： 将无人机拍摄的校正后图像数据与各传感器上传的数据进行融合计算，所述融合计算采用加权融合方法，按照预设权重对来自不同数据源的图像信息进行加权汇总以得到融合后的图像； 采用卷积神经网络对融合后的图像进行增强； 采用均方误差作为损失函数对网络参数进行训练与优化； 基于增强后的图像与校正数据生成高分辨率实时图像，并将所述高分辨率实时图像作为后续拼接与传输的输入； S4：修复实时图像中的缺失部分，并实时调整实时图像； S5：通过拼接实时图像生成全景图像，并传输于地面接收端，包括： 采用全景图拼接技术，并组合图像特征匹配与几何校正的优化技术，将修复图像生成最终的全景图； 在图像生成之后，采用了分层传输的方式，将全景图分层并通过传输网络逐层传输给地面端，其中，每一层的数据传输均通过数据压缩算法和加密传输来传输数据； 地面端接收到各层数据后，对拼接图像与地面真值图像进行误差评估，确定拼接质量评估值，并据此判定拼接结果的精确性与完整性； 将评估结果反馈至飞行控制系统，根据飞行环境的变化适时调整后续飞行任务； 地面端与飞行端形成闭环反馈机制，根据地面端反馈的拼接效果与图像质量，调整飞行端的传感器设置、飞行路径与传输策略； S6：优化数据传输速度，并实时反馈图像质量。

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