面向机器学习的飞行器运行轨迹精细分段提取方法和装置

本发明公开了一种面向机器学习的飞行器运行轨迹精细化分段提取方法、装置、设备及储存介质，方法包括：从飞行日志中获取飞行器的速度、加速度、航向角等参数；计算单段轨迹最大值；计算每一轨迹点的轨迹变化量；计算轨迹变化阈值；判断突变点并进行精细化分段。本发明提供的方法综合考虑了速度、加速度和航向角的变化，能够精准识别飞行轨迹中的状态突变点，自动完成分段提取。该方法有效提升了飞行轨迹分析的精度，为机器学习模型训练提供高质量的数据支持，同时适应不同飞行任务的需求。