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龙图腾网获悉昆明云鹰智能科技有限公司申请的专利一种基于无人机取证图像实时拼接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：CN119233105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411245992.4，技术领域涉及：H04N23/951；该发明授权一种基于无人机取证图像实时拼接方法及系统是由陈乐春;高培峰;潘婷婷设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机取证图像实时拼接方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机取证图像实时拼接方法及系统，该方法包括：无人机搭载两个深度相机和一个GPS信号采集器；在无人机执行任务3分钟后，由深度相机健康检测算法判断深度相机是否正常工作，如果不正常工作，则将信息上报指挥部；如果深度相机均正常工作，获取当前时刻的主图像和辅图像，预测重叠区域的边界，并对重叠区域的边界进行验证；如果预测的重叠区域边界和验证的重叠区域边界不一致，则采用随机移步算法矫正重叠区域边界，得到准确的重叠区域，完成图像拼接的任务。本发明首先通过深度相机健康检测算法判断深度相机的性能，在通过预测‑验证‑矫正的方式找到准确的重叠区域，完成无人机取证图像实时拼接的任务。

本发明授权一种基于无人机取证图像实时拼接方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机取证图像实时拼接方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：无人机搭载两个深度相机和一个GPS信号采集器，深度相机采集环境信息，并完成深度相机的初始化；所述两个深度相机位于无人机头部的两侧，分为主深度相机和辅深度相机； S2：构建深度相机健康检测算法，用以判断深度相机工作是否正常，如果工作正常，则进行图像拼接，如果工作不正常，则将信息上报指挥部； S3：如果深度相机均正常工作，获取当前时刻的主图像和辅图像，预测重叠区域的边界，并对重叠区域的边界进行验证；包括： 如果深度相机均正常工作，获取当前时刻的主图像和辅图像其中i为整数； 预测重叠区域的边界，由于主深度相机和辅深度相机的位置固定，计算得到主深度相机和辅深度相机的同一水平夹角δ1和主深度相机和辅深度相机水平方向的拍摄角度δ2、δ3； 通过主深度相机和辅深度相机的同一水平夹角δ1和主深度相机和辅深度相机水平方向的拍摄角度δ2、δ3计算重叠比例ρ,具体表达式如下式所示： ρ＝|δ2+δ3-2*δ1|δ2+δ3 当前时刻的主图像和辅图像的尺寸均为480*640，因此可得重叠区域尺寸为ρ*640*480，在无人机取证过程中，重叠区域的宽度一致为480，因此重叠区域的长为ρ*640； 预测重叠区域的左边界和右边界具体表达式如下式所示： 其中pre表示预测，Zuo表示左，You表示右，L表示边界，L1 1-ρ*639表示重叠区域左边界对应主图像中的边界，表示重叠区域左边界对应辅图像中的边界，表示重叠区域右边界对应主图像中的边界，表示重叠区域右边界对应辅图像中的边界； 之后对预测重叠区域的边界进行验证； 所述对预测重叠区域的边界进行验证，包括： 验证步骤如下： 1计算预测重叠区域边界中重叠区域左边界对应主图像中的边界L1 1-ρ*639和重叠区域左边界对应辅图像中的边界的累积深度误差及累积灰度误差 其中，表示重叠区域左边界对应主图像中的边界L1 1-ρ*639中第ii个像素点的灰度值，表示重叠区域左边界对应辅图像中的边界第i个像素点的灰度值，i表示整数； 2计算预测重叠区域边界中重叠区域右边界对应主图像中的边界和重叠区域右边界对应辅图像中的边界的累积深度误差及累积灰度误差 其中，表示重叠区域右边界对应主图像中的边界中第i个像素点的值，表示重叠区域右边界对应辅图像中的边界第i个像素点的灰度值； 3初始化累积深度阈值和累积灰度阈值 4初始化验证标志位FLAG，比较与的差异性以及比较 与的差异性，具体表达式如下式所示： 其中，∧表示与，当和同时成立，FLAG＝1，当和同时成立，FLAG＝1，∨表示或，当或者仅一个成立，FLAG＝0，当或者仅一个成立，FLAG＝0； 输出验证标志位结果，如果验证标志位结果为1,1则表示预测重叠区域的边界准确，直接进行图像拼接，否则预测的重叠区域边界和验证的重叠区域边界不一致，需要进一步矫正，得到准确的重叠区域边界； S4：如果预测的重叠区域边界和验证的重叠区域边界不一致，则采用随机移步算法矫正重叠区域边界，得到准确的重叠区域； S5：得到准确的重叠区域后，初始化空白图像，完成图像拼接的任务。

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