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申请/专利权人：西安理工大学;中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本发明涉及飞机结冰技术领域，公开了一种基于深度学习的飞机结冰场景识别方法及系统，方法包括：获取目标飞机在不同结冰严重程度下的原始数据；根据原始数据得到特征向量；对特征向量打标签；对特征向量进行归一化处理，并根据归一化处理后的特征向量和与其相对应的标签构建数据样本；以特征向量作为输入，标签作为输出，构建深度学习模型，使用数据样本对深度学习模型进行训练，得到训练好的飞机结冰场景识别模型；将目标飞机的待测数据输入飞机结冰场景识别模型，对目标飞机的结冰场景进行识别。本发明能够准确、高效地对飞机的突发结冰异常情况进行快速识别，从而辅助操作人员正确改出，保证飞机飞行安全稳定性。
主权项：1.一种基于深度学习的飞机结冰场景识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取目标飞机在不同结冰严重程度下的原始数据；其中，所述原始数据包括飞行参数和环境参数，飞行参数包括：姿态和角度数据、速度和加速度数据、飞机状态信息；环境参数包括：地理位置数据、高度信息数据；所述结冰严重程度包括无结冰、轻度结冰、中度结冰和重度结冰；S2、根据所述原始数据得到特征向量；S3、对所述特征向量打标签；其中，所述打标签的方法包括使用一位有效编码打标签或使用整数编码打标签；S4、对所述特征向量进行归一化处理，并根据归一化处理后的特征向量和与其相对应的所述标签构建数据样本；S5、以所述特征向量作为输入，所述标签作为输出，构建深度学习模型，使用所述数据样本对所述深度学习模型进行训练，得到训练好的飞机结冰场景识别模型；S6、将所述目标飞机的待测数据输入所述飞机结冰场景识别模型，对所述目标飞机的结冰场景进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种基于深度学习的飞机结冰场景识别方法及系统
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