摘要
本发明公开了一种基于无人机技术的机场助航灯巡检方法,包括以下步骤:S1、获取助航灯历史检测坐标数据库;涉及助航灯巡检技术领域,本申请通过构建每个助航灯运动特征向量,对助航灯运动特征向量采用卡尔曼滤波算法进行处理,采用环境自适应噪声矩阵代替卡尔曼滤波算法自带的固定噪声矩阵,可根据大气湿度、光照强度动态调整环境自适应噪声矩阵,从而更好地适应复杂环境下传感器噪声的变化,生成更精准的去噪后当前助航灯检测坐标;通过助航灯历史检测坐标数据库计算经纬度均值和标准差,定义正常波动范围,结合时空一致性评分,区分短期噪声干扰与真实偏移,避免因单帧图像噪声导致的误判,或因预设航线固定忽略微小偏移的漏检。
技术关键词
机场助航灯
检测坐标
巡检方法
无人机技术
卡尔曼滤波算法
激光雷达
无人机搭载设备
多角度
大气湿度传感器
矩阵
检测时间间隔
光流传感器
无人机高度
传感器噪声
地面控制站
图像采集设备
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启停控制方法
充电线圈
多传感器融合
无线充电
激光雷达数据
故障检测系统
故障检测模块
传感器检测模块
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水下机器人
海缆
超短基线定位装置
巡检方法
电磁感应传感器
故障发生率
设备监测数据
修正设备
故障预测模型
巡检计划