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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利无人机自主航迹规划与图像采集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：CN119596966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411602423.0，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权无人机自主航迹规划与图像采集方法及系统是由洪子钰设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机自主航迹规划与图像采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种无人机自主航迹规划与图像采集方法及系统，涉及无人机巡检技术领域。首先通过智能化的三维网格划分和动态航线规划，显著提高了特征区域监测的覆盖率和效率；其次，实时气象数据和历史特征数据的整合，增强了采集的针对性和适应性，有助于在复杂多变的环境中获取高质量图像；再实时处理和地面深度学习分析的结合，大幅提升了特征提取的准确率和效率；基于重点关注区域的自适应补充采样机制，实现了对疑似特征区域的快速响应和精确定位，为后续的详细分析和决策提供了可靠的数据支持。本发明不仅适用于各种预设特征的识别任务，还具有良好的扩展性和灵活性，可以根据不同的应用需求进行调整和优化。

本发明授权无人机自主航迹规划与图像采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人机自主航迹规划与图像采集方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取预设的森林边界数据，根据森林边界数据生成初始网格化飞行区域，基于初始网格化飞行区域，结合地形数据和植被密度数据，获得当前地形起伏和植被分布，生成三维网格化飞行区域； S2：在三维网格化飞行区域中，采用改进的蚁群算法规划出覆盖全部网格且飞行距离最短的初始航线；获取当前安全因素，安全因素包括气象数据和森林火险等级数据，并根据安全因素对初始航线进行动态优化，生成实时航线； S3：无人机按照实时航线飞行，并采用机载激光雷达实时探测周围环境，进行避障处理； S4：根据当前无人机的飞行高度、速度和采集区域的植被特征，自适应调整摄像头的焦距、快门速度和ISO感光度至最佳状态，并控制拍照设备进行图像采集； S5：将采集的图像输入部署在无人机上的深度学习模型，对图像进行实时分析处理，识别符合预设特征条件的区域； S6：根据识别结果，生成需要重点关注的区域列表，无人机根据区域列表自动规划补充航线，对需要重点关注的区域进行进一步的图像采集和分析，实现对符合预设特征条件的区域的精确识别和定位； 步骤S1具体包括： S101：以与初始网格化飞行区域的分辨率相同为原则，对所述地形数据和植被密度数据重采样，包括：根据所述地形数据，对所述初始网格化飞行区域中的每个网格点赋予高程值，生成初步三维网格；基于所述植被密度数据，对所述初步三维网格进行自适应密度调整，在植被密度高于预设阈值的区域增加网格密度； S102：计算每个网格点的安全飞行高度；所述安全飞行高度为地形高度与植被高度和最小安全高度中的较大值之和； S103：对网格进行三维拉普拉斯平滑处理，通过计算每个网格点周围邻居点的平均高度并结合平滑因子更新网格点高度； S104：进行碰撞检测，确保所有网格点的安全飞行高度高于周围地形和植被，对存在潜在碰撞风险的网格点进行高度调整； S105：根据经过自适应密度调整、安全飞行高度计算、三维拉普拉斯平滑处理和碰撞检测调整后的网格数据，生成优化后的三维网格化飞行区域； 步骤S2中，采用改进的蚁群算法规划出覆盖全部网格且飞行距离最短的初始航线，具体包括以下步骤： S201：构建三维信息素矩阵，所述三维信息素矩阵包含网格点的三维坐标信息；初始化改进蚁群算法的参数，包括信息素重要程度因子、启发式因子和高度差异因子的权重；计算自适应状态转移概率，所述自适应状态转移概率考虑信息素浓度、启发式信息和高度差异因子； 根据所述自适应状态转移概率进行路径搜索；对搜索得到的路径应用基于2‑opt算法的局部搜索策略，通过交换路径中的两个边优化当前路径； S202：采用双重信息素更新机制更新三维信息素矩阵，所述双重信息素更新机制结合全局最优信息和局部精英解信息； S203：根据当前搜索结果动态调整改进的蚁群算法的参数，包括信息素重要程度因子、启发式因子和高度差异因子的权重；基于更新后的参数和三维信息素矩阵，重复执行路径搜索、局部搜索策略、信息素更新和参数调整步骤，直至满足预设的终止条件；从满足终止条件的多条路径中选择飞行距离最短且覆盖全部网格点的路径作为初始航线。

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