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龙图腾网获悉中科方寸知微(南京)科技有限公司申请的专利基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测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：CN119672577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411775975.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测方法及系统是由夏铮铮;单绍杰设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测方法及系统，该方法包括获取初始飞行参数，基于场景复杂度评估优化飞行参数，采集原始图像序列并进行质量评估和曝光补偿；构建多分辨率特征金字塔，提取特征描述子，进行特征匹配和验证；基于特征匹配结果进行多约束位姿优化和深度估计，重建三维点云；计算方向增强响应提取电力线候选区域，进行多视图线段匹配和三维重建，分析电力线动态特性；基于电力线三维模型和深度图进行障碍物分割，计算障碍物距离，评估风险等级，生成预警信息和监测方案。本发明能够自适应处理不同场景，准确识别和评估障碍物风险，提高巡检效率和可靠性。

本发明授权基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于单目相机的无人机巡检线路自适应障碍物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取初始飞行参数，通过场景复杂度评估函数计算得到优化后的飞行参数；基于优化后的飞行参数，采集原始图像序列，计算图像质量指标，得到图像质量评分；基于图像质量评分，对原始图像序列进行曝光补偿处理，得到补偿后图像序列；基于补偿后图像序列，计算图像间的空间相似度和运动连续性，生成图像关联矩阵；基于图像关联矩阵，筛选得到最优图像组合；其中初始飞行参数包括初始飞行高度、初始飞行速度和初始采样间隔； S2、基于最优图像组合和图像质量评分，构建多分辨率特征金字塔，得到多尺度特征张量集；对多尺度特征张量集计算方向描述子，生成特征描述子集合；基于特征描述子集合和图像关联矩阵，计算特征匹配得分，输出初始特征匹配对集合；对初始特征匹配对集合进行多层级验证，得到可靠匹配集；分析可靠匹配集的特征分布，生成补充特征，得到增强后的特征匹配集； S3、基于增强后的特征匹配集、以及预存储的相机参数矩阵和GPS原始数据，计算初始化位姿，得到位姿序列；对位姿序列进行多视图几何优化，输出优化后的相机位姿；基于优化后的相机位姿，计算深度估计，生成多尺度深度图集合；对多尺度深度图集合进行一致性优化，得到优化后的统一深度图；结合优化后的统一深度图和优化后的相机位姿，进行重建质量评估，输出质量分布图； S4、基于补偿后图像序列和质量分布图，计算方向增强响应，得到电力线候选区域图；对电力线候选区域图进行拓扑约束分割，输出分段线段集合；基于分段线段集合和优化后的相机位姿，进行多视图匹配，生成线段匹配对集合；基于线段匹配对集合和优化后的统一深度图，进行三维重建，得到电力线三维模型；分析电力线三维模型的时序特性，输出电力线动态特性报告； S5、基于补偿后图像序列、优化后的统一深度图和电力线三维模型，进行场景分割，得到障碍物特征数据；基于障碍物特征数据和电力线动态特性报告，计算电力线与障碍物间距，输出障碍物距离数据；结合障碍物特征数据、障碍物距离数据和电力线三维模型，进行障碍物风险评估，生成障碍物风险等级表；基于障碍物风险等级表和电力线动态特性报告，生成障碍物预警信息，输出障碍物预警报告；基于障碍物预警报告和障碍物风险等级表，优化巡检策略，输出障碍物监测方案。

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