一种基于深度学习的飞机姿态控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的飞机姿态控制方法，涉及视频监控技术领域，该方法包括：构建基于循环神经网络的飞机姿态控制网络，输入层接收飞机多种状态数据及实时监测传感器数据。本发明通过循环神经网络对飞机飞行状态的时序信息进行深度挖掘与学习，精准地预测飞机姿态变化趋势，在面对复杂多变的飞行状况时，如强气流、鸟击或设备故障，实时监测传感器可迅速捕捉异常信息，自适应调整模块依据预设策略及时优化网络参数或结构，有效提升飞机姿态控制在突发状况下的响应速度、准确性和稳定性，保障飞机在各种极端情况下仍能保持安全稳定的飞行姿态，极大地增强了飞机飞行的安全性与可靠性，降低因突发状况导致飞行事故的风险。