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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取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：CN121392717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511959958.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取方法及系统是由徐赵东;李奥利;刘晓江;戴军;胡钟玮;陈正翰;车佳雨;车德福设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与无人机应用技术领域，公开了一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取方法及系统。同步获取无人机的图像序列及多源传感器数据；计算当前帧与上一关键帧的运动状态参数，并预测无人机的未来轨迹；提取当前帧的视觉特征并计算信息熵；通过一个自适应评估模型，根据飞行场景上下文动态调整运动、视觉及轨迹预测因素的权重，以计算关键帧评估得分；最终基于动态阈值与冗余验证决定是否提取为关键帧。本发明通过融合感知与预测信息，并引入动态权重机制，克服了现有技术在复杂飞行状态与多变场景下提取关键帧不准确、冗余度高的缺陷，能够显著提升无人机三维重建的效率与模型质量。

本发明授权一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合与运动轨迹预测的自适应关键帧提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：同步获取无人机的图像序列及对应的多源传感器数据，所述多源传感器数据包括位置信息和惯性测量数据； S2：基于所述多源传感器数据，计算当前帧与上一关键帧之间的运动状态参数，并预测无人机在未来的短时运动轨迹； S3：提取当前帧的视觉特征，并计算当前帧的信息熵； S4：根据所述运动状态参数、预测的短时运动轨迹和信息熵，通过自适应评估模型计算当前帧的关键帧评估得分；所述自适应评估模型根据特征可靠性评估函数动态调整各评估因子的权重； S5：将所述关键帧评估得分与一动态阈值进行比较；所述关键帧评估得分超过所述动态阈值，则将当前帧确定为候选关键帧，并执行冗余验证流程；经过冗余验证的候选关键帧，作为关键帧； 所述冗余验证流程包括： 1将当前候选关键帧与关键帧序列中最新的N个关键帧进行比对，N为大于1的整数； 2计算当前候选关键帧与每一个比对关键帧的视觉相似度和运动基线；所述运动基线为两帧之间位置数据的欧氏距离和姿态数据的角度差； 3当存在任一比对关键帧，使得与当前候选关键帧的视觉相似度高于相似度阈值且运动基线小于基线阈值，则判定当前候选关键帧为冗余帧，并将其剔除；否则，将其正式加入关键帧序列。

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