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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模系统及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：CN115115785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210857288.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模系统及方法是由吴巍炜;高勇;凌波;余森泽;徐学永;傅忱忱;夏羽;徐宇航;陈越设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模系统及方法，其中，地面站控制模块用于与无人机通信，将初步生成的粗飞轨迹发送给无人机，控制无人机飞行并接收无人机回传的状态信息；航拍影像实时拼接模块基于特征匹配的影像进行实时拼接；深度估计模块基于深度学习的单目图像深度估计模型，获得拼接图像的全局深度图；多机协同路径规划模块获取全局场景下高度较高的区域作为重点区域，对重点区域生成倾斜摄影轨迹，再利用改进的k聚类算法将所有轨迹点划分成任务量均衡的类别，让无人机能够经过每一类点集的所有轨迹点，根据无人机回传的图像建立待搜索区域的三维重建模型。

本发明授权面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模系统及方法在权利要求书中公布了：1.面向野外山林环境搜救的多机协同三维建模方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：地面站控制模块根据选定的待搜救区域，生成单机粗飞轨迹航线发送给无人机，并控制无人机按照粗飞轨迹执行；S2：无人机执行并获取粗飞轨迹中的图像，采用基于特征匹配的无人机航拍影像实时拼接模块对地面站控制模块中接收到的无人机航拍影像进行实时拼接，得到全局拼接图片，所述步骤进一步包括：S21：地面站控制模块对无人机每一分段的飞行轨迹进行路径点划定，得到最终的waypoint点集，并将此waypoint点集按序发送给无人机执行；S22：根据按序接收到的图片It,t＝1,2,...n，从EXIF头中获取图片的经纬度信息GPSt，t＝1,2，...n，对任意t时刻接收到的图片It，根据经纬度信息计算其与之前接收到的图片之间的距离disi，i＝1,2，...t-1，并从中找出距离最近的三张图片Ij,Ik,Il；S23：计算It,Ij,Ik,Il的SIFT特征点；S24：对参考图It和观测图Ij,Ik,Il进行关键点匹配，所述匹配的方法具体为：当某对匹配图片的特征点大于设定的阈值时在两张图片之间建立一条边，如此往复，再利用最大联通分量算法求解整个匹配图的最大联通分量得到最佳匹配方案；S25：采用RANSAC算法剔除步骤S24中的误匹配点；S26：通过优化目标函数来实现减少大范围多幅拼接会出现的累积误差，设在M张无人机遥感影像中总共找到N组SIFT特征匹配,则第i幅对于选定的参考图像变换矩阵为Hi,其具体形式如下： 将其写成向量的表达形式后，其对应的列向量为Xi，定义则需要优化的目标函数EX为： 其中，ei＝Xmpi,m-Xnpi,n,ri＝Xrefpi,ref-pi,ref,pi,m为第i组匹配中图像m中的特征点坐标，ref为参考图像的编号；S27：通过S26中的优化过程后获取每张图片的全局最优变换矩阵Hi,根据每张图片的变换矩阵Hi，将所有图片映射到最终的融合图成像空间上；S28：记在粗飞阶段实时获取的每张图片Iix,y,x∈[0,m,y∈[0，n的经纬度信息为GPSi＝longi,lati，因为在粗飞阶段无人机的摄像头竖直向下，因此假设在原图Ii中，处的经纬度坐标为GPSi＝longi,lati，利用优化计算出的变换矩阵Hi就得到在拼接图中处的经纬度坐标为GPSi＝longi,lati，对一系列像素坐标位置和经纬度坐标值xi,yi,GPSi利用最小二乘法拟合平面得到经度平面方程longx,y和纬度平面方程latx,y；S3：基于深度学习的单目图像深度估计模型，将步骤S2获得的全局拼接图片作为输入，得到拼接图像的深度图；所述深度估计模型为：Encoder-Decoder结构的有监督深度估计模型；S4：根据步骤S3中得到的深度图，获取全局场景下高度值大的区域作为重点区域，对重点区域生成倾斜摄影轨迹，再利用改进的k聚类算法将所有轨迹点划分成任务量均衡的类别，让无人机能够经过每一类点集的所有轨迹点，根据无人机回传的图像建立待搜索区域的三维重建模型。

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