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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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
申请号:CN202410869890
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118865752A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
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。
技术关键词
信息感知方法 路面缺陷 深度残差网络 环境影响信息 风险 监测点 指数 动态障碍物 飞行数据记录器 地图模型 路面裂缝 飞机 地面 建立预测模型 静态障碍物 数据采集模块 标记 场景
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