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公开(公告)号：CN119295280A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411827302.6
申请日：2024-12-12
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06Q50/20 , G06Q50/40 , G06F18/2433 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于数据中台的飞行员培训时的机场内故障数据处理方法、装置、设备以及介质，包括：遍历目标培训飞行装置上的若干调整设备，针对每个调整设备分别设置若干异常值；将调整设备和该调整设备对应的一个异常值，以及该调整设备下的该异常值的标准处理动作，进行绑定，得到每个调整设备对应的故障处理数据集；根据预设神经网络输出的预测处理动作以及与该预测处理动作对应的标准处理动作，对预设神经网络进行调整；获取目标故障设备的目标异常值对应的目标预测处理动作；判断待修正故障处理动作是否合格。本发明属于航空数据处理领域。本发明可以提高飞行培训的效率。
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公开(公告)号：CN118606900A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411081166.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F18/25 , G06F40/284 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及涉及图像处理和计算机视觉技术领域，公开基于双模态交互的开放词汇三维场景理解方法，包括以下步骤：将原始点云数据输入三维场景理解模型，得到三维场景理解特征，所述三维场景理解特征同时具有文本信息描述和点云特征向量；所述三维场景理解模型包括点云特征提取网络、预训练图像语义提案网络、预训练图像生成文本网络、预训练文本编码网络、自适应语言文本编码器；构建损失函数对所述三维场景理解模型进行训练，所述损失函数包括实例预测损失函数、分类损失函数、图文匹配损失函数、关联损失函数。本发明结合点云、图像和语言类的模型，通过开放词汇和未见类别提高对三维场景的理解。
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公开(公告)号：CN118397282B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410849292.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开基于语义SAM大模型的三维点云鲁棒性部件分割方法，包括步骤：将三维点云数据通过多视角投影到二维深度图；使用语义SAM大模型融合各个视角下的二维深度图，得到融合特征图，以学习融合特征图中的部件级语义信息；通过适配器模块微调语义SAM大模型，将各个视角的二维深度图作为训练数据，对语义SAM大模型进行训练，使语义SAM大模型输出二维分割结果；语义SAM大模型将输出的二维分割结果集成回三维点云数据中，实现部件的三维点云分割。本发明提升了三维点云分割在复杂环境下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116824954B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310799748.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 性提出改进措施，可显著提升讲评质量和效果。本发明涉及眼动+飞行数据的模拟机飞行训练讲评系统及方法，该系统包括：眼动数据采集与分析处理模块，用于采集并处理模拟机飞行训练过程中的眼动数据；飞行数据采集与处理模块，用于采集并处理模拟机飞行训练过程中的飞行数据；人为因素分析与识别模块，用于构建工作负荷与情境意识预测模型，将所述眼动数据输入所述工作负荷与情境意识预测模型，获取工作负荷水平和情境意识水平；动态讲评模块，用于根据处理后的眼动数据、处理后的飞行数据以及(56)对比文件李 莹《.眼动仪对提升基础模拟飞行能力的量化研究》《.天津科技》.2021,第48卷(第12期),31-33.
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公开(公告)号：CN117009908B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311237715.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06F18/25 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种飞行异常状态识别与预测系统及方法，属于电数字数据处理技术领域，针对“暴雨或大风天气时，受阻力影响，其实际飞行高度与目标飞行高度不匹配、实际飞行角度与目标飞行角度不匹配等”设计一套飞行器飞行状态异常的识别与预测方案，通过降雨强度检测装置、刮风强度检测装置、高度指令获取装置、角度指令获取装置、实际高度检测装置、实际角度检测装置之间的有序配合动作，可避免大部分装置长时间处于无效动作状态，降低系统性能耗，同时降低系统的误动作率，保障系统整体识别与预测结果的可靠性。(56)对比文件祁超帅 等.无人机飞行数据异常检测算法综述《.计算机应用》.2022,第43卷(第6期),第1833-1841页.Hyojung Ahn等.Learning-Based AnomalyDetection and Monitoring for Swarm DroneFlights《.Applied Sciences》.2019,第9卷(第24期),第1-17页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116309569B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310558826.9
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及基于红外与可见光图像配准的机场环境异常识别系统，属于图像数据处理技术领域，通过红外探测装置、可见光成像装置、第一位置检测装置、第二位置检测装置、第一方向检测装置、第二方向检测装置、图像大小检测装置、图像轮廓检测装置之间的有序配合启动，可在红外图像信息与可见光图像信息配准异常时进行自动异常检测；根据红外图像信息与可见光图像信息配准异常时的各项历史数据，给出针对红外探测装置和可见光成像装置的位置检测、方向检测、图像大小检测、图像轮廓检测，便于相关工作人员针对相应的异常情况进行快速反应处理；先进行位置检测、方向检测，在进行图像大小检测、图像轮廓检测的逐步检测模式，可避免各个环节重复检测。
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公开(公告)号：CN116152267B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310448684.0
申请日：2023-04-24
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及基于对比性语言图像预训练技术的点云实例分割方法，包括步骤：获取点云数据，进行预处理后，得到文本信息、点云训练数据集；构建跨模态预训练模型，跨模态预训练模型包括稀疏卷积神经网络、预训练编码网络、预测网络；将点云训练数据集输入稀疏卷积神经网络，得到体素级别的点云特征；将文本信息与体素级别的点云特征进行融合，得到融合点云特征；对融合点云特征进行线性投影得到实例掩码特征，对文本信息提取出文本特征，将融合点云特征、实例掩码特征、文本特征输入预训练编码网络，得到查询的向量值；将查询的向量值输入预测网络，得到分割的实例结果。本发明在将融合点云特征和文本特征整合在一起，能够更好地捕获这两类信息。
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公开(公告)号：CN116137023B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310425949.5
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及基于背景建模和细节增强的低照度图像增强方法，包括步骤：获取若干张低照度图像和配对的正常光照图像，并进行预处理，得到训练数据集；构建图像增强网络模型，并使用目标损失函数对图像增强网络模型进行约束；使用训练数据集对所述图像增强网络模型进行训练，直到误差收敛到预设值，得到训练好的图像增强网络模型。本发明的图像增强网络模型能对低照度图像进行背景建模，以及细节恢复，并设计全局特征融合增强模块实现全局信息融合和自适应增强。能对低照度条件下捕获的图像进行增强，解决低照度图像低对比度、色彩失真、噪声放大、细节丢失等问题。
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公开(公告)号：CN116137023A
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310425949.5
申请日：2023-04-20
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及基于背景建模和细节增强的低照度图像增强方法，包括步骤：获取若干张低照度图像和配对的正常光照图像，并进行预处理，得到训练数据集；构建图像增强网络模型，并使用目标损失函数对图像增强网络模型进行约束；使用训练数据集对所述图像增强网络模型进行训练，直到误差收敛到预设值，得到训练好的图像增强网络模型。本发明的图像增强网络模型能对低照度图像进行背景建模，以及细节恢复，并设计全局特征融合增强模块实现全局信息融合和自适应增强。能对低照度条件下捕获的图像进行增强，解决低照度图像低对比度、色彩失真、噪声放大、细节丢失等问题。
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公开(公告)号：CN114943869A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210332513.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明涉及机场目标检测技术领域，具体地说，涉及一种风格迁移增强的机场目标检测方法，其包括以下步骤：一、使用基于生成对抗网络的风格迁移网络学习训练集中非边缘信息；二、利用学习得到的模型对原始的机场目标检测数据集进行风格迁移得到新的数据集；三、通过边缘检测算法对新的数据集进行边缘轮廓特征提取和增强；四、利用增强的特征对机场进行目标检测。本发明能较佳地进行机场目标检测。
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