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公开(公告)号：CN118071986A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410056271.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及火灾检测技术领域，具体地说，提供一种基于图像的火灾检测方法，其包括以下步骤：一、将注意力机制和剪枝技术融入DenseNet网络建立深度迁移学习模型；二、创建数据集对深度迁移学习模型进行训练；三、采集视频图像，通过深度迁移学习模型对视频图像进行火灾检测。本发明提出一种结合了注意力机制和剪枝技术的迁移学习模型，用于火烟和火焰的检测，本发明具有高水平的检测准确性和效率，同时具备强大的泛化能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115323521B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210934117.1
申请日：2022-08-04
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种智能调温本体型相变纤维的制备方法，通过分子合成将相变功能基团嵌段到分子链上，从而固定相变材料，规避相变材料界面问题，再通过静电纺丝方法得到本体型相变纤维材料，改善相变纤维的整体性能，并且提高相变纤维的耐磨损、耐水洗、耐劳等性能。本体型相变纤维既赋予纤维材料调温保暖功能缓解热应激，又因为分子链结构和化学共价键的限制可以有效解决混合吸附型和同轴包芯型相变纤维因相分离导致的相变材料渗出与界面缺陷等问题。本发明的本体相变纤维因其独特的分子结构和化学共价键作用，织物手感、柔性、弹性和透气透湿性依旧良好，并具备良好的耐磨性和耐洗涤性。
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公开(公告)号：CN111369058A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010146758.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开一种森林火灾消防直升机需求预测方法及系统，涉及消防直升机技术领域。该方法包括：获取待预测消防直升机数量的影响数据和样本数据；利用改进灰色关联分析对影响数据进行属性约简；利用改进奇异值分解法对第一矩阵进行降维处理；利用样本数据构建径向基函数神经网络；将待预测矩阵导入构建的径向基函数神经网络模型，得到预测的消防直升机数量。本发明以径向基函数神经网络作为消防直升机需求预测模型的主体，充分考虑影响消防直升机数量的多个影响数据，采用改进灰色关联分析和改进奇异值分解法对影响数据进行属性约简和维度约简，优化RBF神经网络模型的结构，提高预测消防直升机数量的精度。
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公开(公告)号：CN110991763A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911289208.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种基于指标模糊分割和TOPSIS的通航应急救援资源需求预测方法，首先构建指标模糊分割模型；其次计算待识别样本在各指标下隶属于各级别的隶属度值，建立以隶属度函数表征的决策矩阵，利用TOPSIS方法解决该多属性决策问题，获得待识别样本权重级别；最后对案例数据权重进行排序，得到相应的通航应急救援资源需求数量等级，通过巧妙的设计，以通航应急救援资源需求预测为出发点，将通航应急救援资源需求预测问题转化为多属性决策问题；随后利用TOPSIS多属性决策方法合理寻求通航应急救援资源需求预测的数量，为预测通航应急救援资源需求数量提供了一种科学的方法，有很强的工业实用性，便于推广和使用。
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公开(公告)号：CN108804673A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810595491.7
申请日：2018-06-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
CPC classification number: G06Q50/265
Abstract: 本发明公开了一种国际民航安保信息管理平台，包括数据存储、国际民航安保信息管理后台和国际民航安保信息门户；所述数据存储主要负责安保数据、安保资讯和系统配置数据的存储；所述国际民航安保信息管理后台主要负责系统基础信息的维护、安保数据的编辑模型、编辑流程、数据代码、数据记录进行管理、以及推送信息的融合抓取和消息推送配置，该部分功能主要提供给系统管理员使用；所述国际民航安保信息门户是领导和教师使用的门户，提供数据监视、数据维护据统计、数据查询、资讯订阅的功能。该平台有助于利用网络资源的优势，可以实现资源共享和网页信息的抓取功能，迅速精准的抓取特定地址下的民航安保信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681982A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310529518.3
申请日：2023-05-11
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络与迁移学习的健身瑜伽动作识别方法，包括如下步骤：采集健身瑜伽动作图像数据，构成数据集；对数据集中的数据进行预处理；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建基于ResNet34的深度迁移学习网络，并将已有的预训练权重输入到ResNet34网络进行训练，得到基于迁移学习的模型；将训练集输入到模型中进行模型训练和参数调参，得到最优模型；将测试集数据输入到最优模型，输出健身瑜伽动作识别结果。本发明将深度残差网络和迁移学习模型相结合进行健身瑜伽动作的智能识别，优化网络模型后准确率达到94.57％，训练损失降至0.0508，训练时间成本仅为3.3s/it。
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公开(公告)号：CN111583727B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010551703.9
申请日：2020-06-17
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种空中危险接近自动报警器，主要解决现有技术中两机存在间歇性报警和报警干扰的问题。该报警器包括用于向机场内的飞机发送信号的机场信号发射机，以及用于向其他飞机发送信号和接收其他飞机和机场信号的报警控制电路；所述报警控制电路包括飞机信号发射机、状态指示电路、稳压电路、脉冲振荡电路、声光报警电路、信号接收控制电路和飞机信号接收机。本发明通过在机场内设置机场信号发射机及信号接收控制电路，通过发射专用机场信号对各报警电路进行封闭，当飞机飞离机场一段距离不再接收到机场信号机发射的信号后，电路将自动解锁重新进入待报警状态，避免多架飞机在机场内相互发射和接收对方信息，减小报警干扰。
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公开(公告)号：CN114818883B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210363855.5
申请日：2022-04-07
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/56 , G06N5/01 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于颜色特征最优组合的CART决策树火灾图像识别方法，包括如下步骤：构建火灾图像与非火灾图像样本集，并随机划分为训练样本集和测试样本集；基于Lab、RGB、HSV三种色彩模式提取火灾与非火灾样本库颜色特征；在Lab、RGB、HSV色彩模式下分别基于精细决策树寻找最优特征，得到最优特征组合集；基于得到的最优特征组合集以及训练样本集进行CART决策树模型的训练，得到最优CART决策树模型；将测试样本集输入到最优CART决策树模型，完成火灾图像的识别。本发明基于火灾图像颜色特征融合CART决策树进行火灾图像方法的识别，对火灾图像进行识别时准确率较高，其效果明显优于其他决策树类方法，能够更好的表征图像火灾类型，为火灾事故预防提供方法基础。
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公开(公告)号：CN115620065A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211320911.3
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国民用航空飞行学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 发明公开了一种基于颜色特征互信息量的火灾图像识别方法，首先，基于真实场景拍摄以及森林火灾图像库构建火灾图像与非火灾图像库，同时提取Lab、RGB、HSV三种色彩模式下图像偏色因子及方差作为颜色特征信息；其次，基于互信息量进行颜色特征组合优化，将优化后的颜色组合特征作为输入数据；最后，基于160层单隐层全连接网络进行识别模型训练，同时并对训练模型参数进行优化，完成火灾图像识别。与传统火灾图像识别颜色特征相比，本发明选择基于Lab、RGB、HSV三种色彩模式下的偏色因子及方差作为颜色特征，同时为了更好的降低由于多输入带来计算成本，本发明还基于互信息量进行特征选择，很好的降低了输入数据的冗余程度。
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公开(公告)号：CN110991763B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201911289208.9
申请日：2019-12-13
Applicant: 中国民用航空飞行学院
Abstract: 本发明公开了一种基于指标模糊分割和TOPSIS的通航应急救援资源需求预测方法，首先构建指标模糊分割模型；其次计算待识别样本在各指标下隶属于各级别的隶属度值，建立以隶属度函数表征的决策矩阵，利用TOPSIS方法解决该多属性决策问题，获得待识别样本权重级别；最后对案例数据权重进行排序，得到相应的通航应急救援资源需求数量等级，通过巧妙的设计，以通航应急救援资源需求预测为出发点，将通航应急救援资源需求预测问题转化为多属性决策问题；随后利用TOPSIS多属性决策方法合理寻求通航应急救援资源需求预测的数量，为预测通航应急救援资源需求数量提供了一种科学的方法，有很强的工业实用性，便于推广和使用。
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