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本发明公开了一种基于机器视觉的无人机航线动态规划方法，涉及机器视觉技术领域，包括：采集无人机视觉飞行状态数据，得到标准化无人机视觉飞行数据；构建改进BiSeNet模型，得到飞行环境语义图；构建语义可靠性流图，得到跨帧一致语义边界数据；生成关联拓扑节点及关联关系，形成视觉时空关联拓扑图；采用OC‑SORT算法执行拓扑一致性推理，得到稳定语义轨迹关联集合；构建时空风险演化张量，得到动态安全飞行走廊；得到更新后的目标动态航线。本发明通过引入改进BiSeNet模型和OC‑SORT算法，实现了无人机在动态目标干扰、局部遮挡和视觉感知不稳定环境下的航线动态规划与安全避障。

本发明公开了一种基于视觉语义感知的无人机视觉导航方法，涉及无人机导航技术领域，包括如下步骤：S1、采集视觉数据并进行预处理；S2、计算相邻窗口片段的时序相似距离，并对相似度矩阵进行谱聚类处理；S3、以语义分割网络作为骨干，进行像素级语义划分并进行修正量回归，采用联合损失更新网络参数，构建视觉导航模型；S4、对当前视觉序列进行前向推理，对航迹修正量进行状态递推并进行观测校正；S5、计算连续帧之间的航迹转移概率，进行全局寻优并进行路径似然重估；S6、执行无人机导航控制，采集执行反馈数据并对视觉导航模型进行增量更新。本发明能够实现无人机航迹修正处理，提升复杂飞行场景下语义避障准确性。