买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉绍兴文理学院;嵊州市绍大机电创新研究院申请的专利一种基于XFeat的无人船实时视频稳定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：CN121074765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511610222.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于XFeat的无人船实时视频稳定方法是由秦磊;全瑜;罗宁宁;傅柳腾盛;高双;方益明设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于XFeat的无人船实时视频稳定方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于XFeat的无人船实时视频稳定方法，包括：从图像中分割出动态水面区域，并生成水面掩膜；采用基于深度学习的XFeat方法对图像水面掩膜之外的非水面区域进行特征点提取；采用正方形连续聚类算法对提取的特征点进行空间重新分布；利用均匀化后的特征点来估计相机在连续视频帧之间的运动，并构建出全局的运动轨迹；滤除估计出的相机运动轨迹中的高频抖动，保留相机主动进行的有效运动；将平滑后的运动轨迹应用于原始视频序列，生成稳定的视频帧序列。本发明通过多特征融合掩膜模块剔除动态水面区域的无效特征点，提升了特征点提取与跟踪的稳定性，有效解决了传统方法在弱纹理和动态背景下的失效问题。

本发明授权一种基于XFeat的无人船实时视频稳定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于XFeat的无人船实时视频稳定方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，从无人船航拍的水面场景视频的图像中分割出动态水面区域，并生成水面掩膜； 步骤S2，采用基于深度学习的XFeat方法对图像水面掩膜之外的非水面区域进行特征点提取； 步骤S3，采用正方形连续聚类算法对提取的特征点进行空间重新分布，以同时兼顾特征点的质量和空间分布的均衡性； 步骤S4，利用均匀化后的特征点来估计相机在连续视频帧之间的运动，并构建出全局的运动轨迹； 步骤S5，滤除估计出的相机运动轨迹中的高频抖动，保留相机主动进行的有效运动； 步骤S6，将平滑后的运动轨迹应用于原始视频序列，生成稳定的视频帧序列； 步骤S1包括如下步骤： 步骤S11，将输入的RGB图像转换至HSV色彩空间，利用水面区域在HSV色彩空间中的特定颜色分布进行初步分割； 步骤S12，将图像划分为网格，结合无人船拍摄特点，标记高概率水面区域； 步骤S13，基于HSV通道值构建水似然概率模型，并计算每个像素属于水面的概率，生成颜色掩膜； 步骤S14，在灰度图像上使用Sobel算子计算梯度幅值，设定低梯度阈值生成低梯度掩膜； 步骤S15，将颜色掩膜和梯度掩膜进行融合以得到组合掩膜，采用形态学闭运算和开运算进行优化以得到水面掩膜。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人绍兴文理学院;嵊州市绍大机电创新研究院，其通讯地址为：312000 浙江省绍兴市越城区城南大道1077号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。