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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法及装置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：CN121454906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610007838.6，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法及装置是由赵立豪;骆浩然;贾永霞;李博程;易沁韬;原晗涛;张宇皓;李卓文;吴亦非设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法及装置。本发明实施例的基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法，实现了在轻量化设计总载荷120g下对室内危险点的高精度识别与定位3米内误差≤50mm，并通过矢量推进系统与双模式蓝牙手动及PID自动飞控算法有效提升了飞艇的机动性与控制稳定性，满足复杂室内环境下的无人化动态巡检需求。

本发明授权基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度视觉的轻量化飞艇室内危险点排查方法，其特征在于，包括： S1，通过可旋转碳纤维杆连接的双螺旋桨矢量推进系统，实现飞艇在室内环境中的前进、后退、升降、偏航基本运动，且飞艇自重由氦气气囊提供升力平衡，以降低电机推力与舵机角度之间的耦合度； S2，基于双目摄像头采集的图像数据，结合ArUco标记识别与四点定位算法，计算飞艇在三维空间中的实时坐标，并通过九轴惯性传感器获取飞艇姿态角，将姿态角信息与双目视觉测距结果融合，以提升定位精度； S3，将双目摄像头实时图像传输至上位机进行处理，利用YOLOv5深度学习模型对图像中的危险点进行训练、识别与测距，识别结果与定位数据结合，生成危险点的空间位置信息并反馈至树莓派； S4，通过树莓派与上位机之间的Socket通信协议构建数据传输闭环，实现图像识别与定位信息在1秒内的实时反馈，支持飞艇在室内环境中进行动态危险点排查与自主导航； 所述基于双目摄像头采集的图像数据，结合ArUco标记识别与四点定位算法，计算飞艇在三维空间中的实时坐标，还包括： 使用MATLAB对双目摄像头进行标定，使用黑白棋盘格标定板获取左右相机的内参和外参，内参包括焦距、主点坐标、畸变系数，外参包括旋转矩阵与平移向量； 在飞艇飞行环境中布置多个ArUco标记作为已知坐标的参照点，每个标记具有唯一的ID编号； 通过OpenCV库中的ArUco模块，识别至少四个不同ID的ArUco标记，结合双目视觉测距结果，采用四点定位算法计算飞艇的三维坐标，并通过Kalman滤波对姿态角与坐标进行融合优化；其中，若标记数量不足或存在共面情况，则引入九轴惯性传感器获取飞艇的俯仰角、偏航角和滚转角，并结合双目测距结果和一点定位算法进行姿态补偿。

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