一种伞降状态识别方法、装置及存储介质

本发明公开一种伞降状态识别方法，通过在跳伞员伞包外侧部署多源传感器模块，实时采集跳伞过程中的三轴加速度、角速度及气压值，形成数据流；经卡尔曼滤波融合多传感器数据，消除噪声，获得融合特征，并分帧、归一化处理；将处理后的数据输入训练完成的混合神经网络模型，利用CNN提取空间特征，LSTM捕获时序依赖，输出8维概率向量，确定当前伞降状态；若识别为主伞异常，触发安全预警并发送应急开伞指令；若为正常状态，则更新实时状态信息至地面控制终端。本发明融合物理仿真与多源传感器数据，实现全流程高精度实时识别，物理约束损失的加入提升了模型在小样本条件下的泛化能力。