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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接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：CN120746822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510856052.7，技术领域涉及：G06T3/4038；该发明授权面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接方法是由梅哲源;章子华;何金豪;高琳琳;丁沈昊;曹贺;翁崇奥设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明涉及面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接方法，包括：通过无人机拍摄一定数量的玻璃幕墙图像，形成数据集，并将其分成训练集、验证集和测试集；构建图像拼接网络，并使用训练集对图像拼接网络进行训练，得到训练完成后的图像拼接网络；图像拼接网络包括变形预测网络和图像合成网络；使用验证集中的验证样本验证训练完成后的图像拼接网络的网络模型性能，筛选出最优的图像拼接网络；在测试集中选择两幅玻璃幕墙位置至少有部分重叠的图像，并将其输入到最优的图像拼接网络中，即得到拼接结果。优点在于：通过变形预测网络实现高精度的对齐，通过图像合成网络实现高质量的合成，因此该方法能一定程度上保证玻璃幕墙图像拼接最自然。

本发明授权面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接方法在权利要求书中公布了：1.面向无人机拍摄的玻璃幕墙图像拼接方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、通过无人机拍摄一定数量的玻璃幕墙图像，形成数据集，并将数据集分成训练集、验证集和测试集； 步骤2、构建图像拼接网络，并使用训练集对图像拼接网络进行多次训练，得到训练完成后的图像拼接网络；其中图像拼接网络包括变形预测网络和图像合成网络； 在训练集中选择两幅玻璃幕墙图像，将其中一幅玻璃幕墙图像记为目标图像It，另外一幅玻璃幕墙图像记为参考图像Ir，It和Ir的图像大小相同，It和Ir来自于同一建筑物，且It和Ir中所显示的玻璃幕墙位置至少有部分重合，使用It和Ir对图像拼接网络进行一次训练的具体过程为： 步骤2-1、将目标图像It和参考图像Ir输入至变形预测网络中，得到第一图像Iwt、第二图像Iwr、第一图像Iwt所对应的掩码图Mt以及第二图像Iwr所对应的掩码图Mr，Mt和Mr中有效区域的像素值为1，无效区域的像素值为0； 分别对It和Ir进行边缘提取，并分别将边缘提取后的It和Ir输入至变形预测网络中，得到第一边缘图Ewt和第二边缘图Ewr； 根据第一图像Iwt和第二图像Iwr计算第一损失函数，并根据第一边缘图Ewt以及第二边缘图Ewr计算第二损失函数，综合第一损失函数和第二损失函数得到第一总损失函数，并使用第一总损失函数对变形预测网络的网络参数进行更新，即完成一次变形预测网络的训练； 步骤2-2、将第一图像Iwt和第二图像Iwr输入到图像合成网络中，得到最终拼接后的图像S； 根据最终拼接后的图像S计算第二总损失函数，并使用第二总损失函数对图像合成网络的网络参数进行更新，即完成一次图像合成网络的训练，得到一次训练后的图像拼接网络； 图像合成网络包括两个共享权重的编码器和一个解码器，拼接后的图像S获取的具体步骤为： 步骤2-2-1、将第一图像Iwt和第二图像Iwr分别对应输入到一个编码器中，得到Iwt所对应的特征图和Iwr所对应的特征图，计算Iwt所对应的特征图和Iwr所对应的特征图之间的差值，并将其差值与解码器的输入端进行跳跃连接，得到一个单通道的掩码γ； 步骤2-2-2、按照下述的公式计算得到Iwr在最终拼接后的图像中所占权重Mwr以及Iwt在最终拼接后的图像中所占权重Mwt； Mwr＝Mr-P+P×γ Mwt＝Mt-P+P×1-γ 其中，P表示Iwt所对应的掩码图Mt与Iwr所对应的掩码图Mr的重叠区域的掩码，重叠区域的像素值为1，非重叠区域的像素值为0； 步骤2-2-3、按照下述的公式计算得到最终拼接后的图像S； S＝Iwr×Mwr+Iwt×Mwt 步骤3、使用验证集中的验证样本验证训练完成后的图像拼接网络的网络模型性能，筛选出最优的图像拼接网络； 步骤4、在测试集中选择两幅玻璃幕墙位置至少有部分重叠的图像，测试集中选择的两幅图像来自于同一建筑物，测试集中的测试样本所对应的建筑物、验证样本所对应的建筑物以及训练集中的训练样本所对应的建筑物均不同；并将其输入到步骤3得到的最优的图像拼接网络中，即得到拼接结果。

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