摘要
本申请提供一种航空飞行器油箱油量监测方法和油量监测系统。本申请提供的航空飞行器油箱油量监测方法,应用于油量监测系统,所述方法通过视觉传感器采集液面图像,同时融合待测油箱的实时振动信号与二维倾角信息,进而基于预先训练好的油量预测模型对所采集的液面照片、实时振动信号、二维倾角信息进行自适应特征提取与融合,以更全面地捕捉待测油箱的状态变化,最终实现对振动干扰与非平稳飞行工况下待测油箱剩余油量的实时测量,能够有效实现对飞行抖动状态下待测油箱剩余油量的高精度测量。此外,多信息融合还可以提供模型的抗干扰能力,使其能够适应不同飞行姿态与工况,提高适应性,鲁棒性强,并保证实时预测的准确性。
技术关键词
特征提取网络
油量监测系统
二维倾角传感器
航空飞行器
纹理特征
视觉传感器
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
振动传感器
特征融合网络
油箱油量
可视化工具
油箱剩余油量
监测方法
模拟系统
信号
数据
图像
燃油
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智能识别方法
回波
特征提取网络
样本
训练识别模型
特征提取网络
视频插帧方法
阶段
运动估计
图像全局特征
掩膜
云对象
卫星遥感图像
检测网络模型
纹理特征
医学影像分割方法
拓扑特征
卷积解码器
纹理特征
三维图像数据