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龙图腾网获悉福州摩立达土木工程技术有限公司申请的专利一种多无人机视觉协同的建筑场景识别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：CN121121573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511633646.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种多无人机视觉协同的建筑场景识别方法是由林晖;林斌设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机视觉协同的建筑场景识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种多无人机视觉协同的建筑场景识别方法，该方法包括：通过时空同步的多无人机集群获取建筑多视角图像及精确六自由度位姿；基于位姿计算图像对间基础矩阵，建立极线几何约束；提取候选特征点并构建初始匹配图；执行几何一致性与光度一致性联合校验—前者利用极线约束和三角化验证空间一致性，后者基于菲涅尔反射模型分析亮度随视角变化规律以区分漫反射与镜面反射；据此将特征点分层为结构特征点集与反射特征点集，仅用前者进行运动恢复结构与稠密重建。本发明通过物理与几何双重校验机制，有效剔除反射干扰，显著提升建筑三维模型的几何精度与完整性。

本发明授权一种多无人机视觉协同的建筑场景识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多无人机视觉协同的建筑场景识别方法，其特征在于，包括： 获取多无人机在预设航线上对目标建筑进行抵近观测时采集的多视角图像序列，并同步记录每一帧图像采集时刻无人机的六自由度位姿信息，所述六自由度位姿信息包括三维空间位置坐标与三轴姿态角； 基于所述六自由度位姿信息，计算任意两个不同视角图像之间的相对旋转矩阵与平移向量，并由此构建描述这两个视角之间射影几何关系的本质矩阵及基础矩阵； 对所述多视角图像序列中的每一帧图像进行处理，以提取一组候选特征点，每个候选特征点包含其在图像中的二维坐标、局部图像区域的外观描述子以及初始置信度； 建立跨视角候选特征点匹配图，其中图的节点为所有图像中的所有候选特征点，图的边表示基于外观描述子相似度计算得出的初始匹配关系； 执行一种基于多视几何与光度一致性联合校验的迭代式特征点分层与提纯处理，将所述候选特征点划分为结构特征点集和反射特征点集； 仅利用所述结构特征点集中的特征点及其匹配关系，执行运动恢复结构算法以解算出所有无人机视角的精确相机参数并生成建筑物的稀疏三维点云模型； 基于所述稀疏三维点云模型与精确的相机参数，利用多视图立体匹配算法对建筑物进行稠密三维重建，生成最终的精细化三维网格模型； 执行一种基于多视几何与光度一致性联合校验的迭代式特征点分层与提纯处理，还包括对于通过几何一致性校验的匹配簇，进一步进行光度一致性校验，具体为： 基于三角化得到的三维空间点坐标、该点所在建筑表面的初步法向量估计、以及各个无人机视角的相机位置，为每个视角计算入射光线与相机视线之间的半角向量； 根据菲涅尔物理模型，镜面反射的强度与所述半角向量和表面法向量的夹角紧密相关，而漫反射的强度与视角无关； 计算所述匹配簇中所有特征点局部图像块的平均亮度值，并分析亮度值随视角变化的趋势； 将该趋势与菲涅尔模型预测的镜面反射亮度变化趋势和理想漫反射模型的恒定亮度趋势进行拟合，得到光度模型符合度指标； 根据所述几何一致性校验的结果和所述光度一致性校验的结果，对所述匹配簇中的特征点进行归属判定： 若几何不一致，则将该匹配簇中的所有特征点标记为无效点并从待定集合中移除；若几何一致且光度模型符合度指标显示其更符合漫反射模型，则将该匹配簇中的所有特征点从待定集合中移入所述结构特征点集；若几何一致且光度模型符合度指标显示其更符合镜面反射模型，则将该匹配簇中的所有特征点从待定集合中移入所述反射特征点集； 重复执行迭代循环处理，直至待定特征点集合为空，完成所有特征点的分层。

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