基于贝叶斯推理的水平仪测量可信度评估方法

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基于贝叶斯推理的水平仪测量可信度评估方法
申请号:CN202511422886
申请日期:2025-09-30
公开号:CN120890482A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明涉及测量可信度评估技术领域,尤其涉及基于贝叶斯推理的水平仪测量可信度评估方法。其技术方案包括以下步骤:构建水平仪测量的多源观测数据集,所述多源观测数据集包括来自水平仪内置的至少一个倾角传感器的原始倾角观测序列,以及来自与所述水平仪集成或通信连接的至少一个辅助传感器的辅助观测序列。本发明通过构建一种创新的基于贝叶斯推理的可信度评估模型,有效解决了现有水平仪在复杂动态环境下测量数据可信度低、真值难以辨识的核心技术难题,该方法将多源传感器数据融合与概率推理相结合,实现了对测量值的实时、在线可信度量化评估,显著提升了水平仪测量的可靠性和实用性。
技术关键词
可信度评估方法 水平仪 动态贝叶斯网络模型 后验概率分布 多源观测数据 陀螺仪数据 倾角传感器 贝叶斯滤波 三轴加速度计 期望最大化算法 噪声方差 额定工作温度 变量 滑动平均滤波 卡尔曼滤波 滑动时间窗口 校准环境
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沪ICP备2023015588号