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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司超高压变电公司;国网湖南省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法及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：CN121140769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511676349.1，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法及系统是由李游;赵永强;王智弘;邓维;杨群泽;蒋久松;邵瑰玮;庄延杰;王雷;夏晨阳设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法及系统，方法包括：获取巡检无人机的动力学指令数据，并同步采集机体微振动数据和环境感知图像数据；基于动力学指令数据和机体微振动数据，通过物理‑数据混合驱动的扰动预测模型，建立预测扰动场；基于环境感知图像数据及预测扰动场，提取得到观测扰动场；将预测扰动场与观测扰动场进行结构化比对，计算得到预测‑观测一致性指标；将预测‑观测一致性指标作为视觉数据可靠性的实时度量，根据实时度量动态调整视觉辅助定位算法的状态信息置信度，最终得到优化定位结果。有效抵御视觉欺骗攻击，保障了巡检无人机在高安全风险场景下的定位可靠性。

本发明授权一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉辅助定位算法的定位优化方法，其特征在于，应用于巡检无人机，方法包括： 获取所述巡检无人机的动力学指令数据，构建动力学状态特征向量，所述动力学状态特征向量包括电机转速指令及机体振动响应特征，所述电机转速指令与硬件时间戳同步，所述机体振动响应特征与机体微振动数据相关； 同步采集与所述动力学状态特征向量具有相同的所述硬件时间戳的所述机体微振动数据、可见光图像帧和热成像图像帧； 根据所述可见光图像帧和所述热成像图像帧形成环境感知图像数据； 综合所述电机转速指令和所述机体振动响应特征对最终结果的贡献，采用加权平均法进行组合，得到动力学状态特征值，所述动力学状态特征值是所述动力学状态特征向量的数值表示； 将所述动力学状态特征值的输出值域限定在[0,1]区间内；当所述动力学状态特征值输出越趋近0时，所述巡检无人机的动态状态越趋于稳定和静止；当所述动力学状态特征值输出越趋近1时，所述巡检无人机正在经历的动态事件强度越高； 采用物理-数据混合驱动的扰动预测模型，基于所述动力学状态特征值所包含的所述电机转速指令，计算表征理想流体状态下气流扰动的基础物理扰动分量； 采用所述扰动预测模型，基于所述动力学状态特征值所包含的所述机体振动响应特征，计算表征由非理想因素导致的扰动偏差的动态修正扰动分量； 将所述基础物理扰动分量和所述动态修正扰动分量进行矢量叠加，生成用于表征所述巡检无人机环境效应的预测扰动场；所述预测扰动场包含了表征预期视觉介质位移的预测视觉扰动场和表征预期热力介质位移的预测热力扰动场； 基于当前同步时间点的当前环境感知图像数据与前一个同步时间点的历史环境感知图像数据，计算包含全部像素运动信息的初始观测光流场； 基于所述预测扰动场，对所述初始观测光流场通过抑制与所述预测扰动场在运动模式上不一致的光流矢量，提纯由所述巡检无人机实际引起的物理扰动，得到滤波处理结果； 将所述滤波处理结果作为观测扰动场，所述观测扰动场包含了表征真实视觉介质运动的观测视觉扰动场和表征真实热力介质运动的观测热力扰动场； 将所述预测扰动场与所述观测扰动场进行结构化比对，计算得到预测-观测一致性指标； 将所述预测-观测一致性指标作为视觉数据可靠性的实时度量，根据所述实时度量动态调整视觉辅助定位算法的状态信息置信度，最终得到优化定位结果。

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