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基于深度残差网络和多尺度特征匹配的复杂场景路网信息感知方法和系统 

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申请/专利权人:飞渡航天科技有限公司

摘要:本发明公开了基于深度残差网络和多尺度特征匹配的复杂场景路网信息感知方法和系统,涉及航空技术领域,该系统通过精细划分子区域和建立三维地图模型,实现对地面和空中监测点的高效布置和管理,有效提升了机场的安全管理能力。地面数据采集模块能够准确捕捉路面缺陷和环境影响信息,提前预警路面安全风险,从而降低飞行事故风险。空中数据采集模块通过第二传感器收集空中障碍物和环境信息,优化飞行路径规划,保障飞行安全。飞行数据记录与分析模块实时监测飞机运行数据,生成飞机颠簸指数和飞行速度信息;预测模型建立与评估模块通过复杂数据分析,提供精确的风险预测和调整策略,有效提高了机场运营的效率和安全性。

主权项:1.基于深度残差网络和多尺度特征匹配的复杂场景路网信息感知方法,其特征在于:包括以下步骤,S1、将机场跑道和滑行道分割若干个子区域,在每个子区域安装地面监测点和高空监测点,并建立三维地图模型,将每个子区域在三维地图模型中进行标记;S2、在地面监测点安装第一传感器采集获取路面缺陷信息和地面环境影响信息,建立第一数据集,并通过深度残差网络和多尺度特征匹配技术依据第一数据集构建路面缺陷风险指数Za,若路面缺陷风险指数Za超出第一缺陷阈值,则向外部发送第一预警指令;S3、在高空监测点安装第二传感器采集获取空中障碍物信息以及空中环境影响信息,并建立第二数据集,并依据第二数据集构建空中环境风险系数ZA;S4、实时收集每个子区域飞机实时起降飞行速度qjsd、滑行实时平均速度hxsd和飞机颠簸指数dbzs,建立飞行数据集合;S5、建立预测模型,将路面缺陷风险指数Za与飞机颠簸指数dbzs进行相关联,获得第一预测调整系数Dy1;并将飞机实时起降飞行速度qjsd与空中环境风险系数ZA进行相关联,获得第二预测调整系数Dy2;并对第一预测调整系数Dy1和第二预测调整系数Dy2进行评估,获得第一评估结果和第二评估结果;并依据第一评估结果和第二评估结果生成相对应调整策略。

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百度查询: 飞渡航天科技有限公司 基于深度残差网络和多尺度特征匹配的复杂场景路网信息感知方法和系统

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