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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化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：CN120374712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510846356.5，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化方法是由胡藻;管昉立;李嘉阳;江承旭;林浩设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化方法，首先借助无人机多轴云台角度参数构建无人机倾斜视角‑正射视角的透视变换矩阵，得到正射视角影像。然后对正射视角影像进行深度估计，得到深度矩阵。利用“高度‑宽度”自适应滑窗方差最小化选区算法，得到深度值方差最小的候选区域，作为降落区域基准平面。设计动态阈值函数，采用动态阈值调节的自适应平面生长策略，并分阶段调整生长核尺寸，在逐级收敛边界的过程中实现降落区域的自适应精准划分。该方法能够利用单张无人机视角影像检测静态未知着陆区域，具有较好的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机视角的降落点自主检测与优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取包含云台信息的单帧RGB原始图像； 步骤2、根据云台信息对原始图像进行透视变换得到正射视角影像； 步骤3、利用深度估计模块对正射视角影像进行深度估计，得到深度矩阵； 步骤4、利用自适应滑窗方差最小化选区算法，计算出深度方差最小的候选区域，并作为种子平面； 包括如下子步骤： 步骤4-1、根据正射视角影像的长度和宽度以及无人机的高度信息，划定候选框边长的解集范围，满足以下不等式： ； 该不等式约束确保候选框边长和航高保持几何比例关系，其中参数、和三个参数用于调整候选框边长和高度信息的函数关系，是的一个解集； 步骤4-2、根据正射视角影像的长度和宽度，并结合无人机的运行内存，划定候选框边长和滑动步长，且满足以下不等式： ； 表示候选框的最大数量，该数量受到机载算力设备的运行内存的限制，与无人机运行内存成正相关；取保证相邻候选框具有50%重叠度，既提高遍历效率，又增加候选平面数量； 步骤4-3、求解满足步骤4-1、4-2的双约束最大值，若没有合适的值，则调整无人机影像的拍摄高度或提高无人机的存储能力； 步骤4-4、根据步骤4-3得到的候选框边长和滑动步长，通过滑动窗口遍历整个深度矩阵，得到个候选框，对于每一个候选框，表示左上角点位，表示右下角点位，从个候选框中选出方差最小的一个，将其作为降落区域基准平面，即种子平面 步骤5、构建动态阈值函数，根据动态阈值函数控制种子平面生长范围，得到最终的可降落区域。

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