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龙图腾网获悉太极计算机股份有限公司申请的专利基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118778662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410650456.6，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法是由孙永亮;马玉杰;王涛;侯锦凯;姚豪俊;任昊;陈晨;付文杰;彭渊设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法，属于区域判别领域，包括：基于待判别通用航空飞行器的位移传感器采集位移数据，来获取待判别通用航空飞行器的飞行数据，并确定每个飞行时刻下的飞行状态；从通用航空飞行器数据库获取型号参数建立飞行器模型，并按照对应的规定飞行方式进行低空飞行模拟；获取飞行器模型在完整模拟过程中的飞行图像集，并获取每张飞行图像的飞行轮廓参数；确定每张飞行图像的采集时刻并匹配飞行状态，结合对应采集时刻下的飞行轮廓参数，确定颠簸区域。通过采集位移数据确定飞行状态并建立模型进行模拟，根据模拟结果确定轮廓参数，并根据采集时刻确定颠簸区域，能够实现恶劣数据条件下对颠簸区域的精确判断。

本发明授权基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于待判别通用航空飞行器的预设位置设置的位移传感器采集所述待判别通用航空飞行器在实际进行低空飞行过程中的位移数据，来获取待判别通用航空飞行器的飞行数据，并确定所述待判别通用航空飞行器在每个飞行时刻下的飞行状态； 步骤2：从通用航空飞行器数据库获取待判别通用航空飞行器的型号参数来建立飞行器模型，并按照对应的规定飞行方式进行低空飞行模拟； 步骤3：根据模拟结果获取飞行器模型在完整模拟过程中的飞行图像集，并利用机器视觉的轮廓算法获取所述飞行图像集中的每张飞行图像的飞行轮廓参数； 步骤4：确定飞行图像集中每张飞行图像的采集时刻，来与对应飞行时刻下的飞行状态匹配，且结合对应采集时刻下的飞行轮廓参数，确定待判别通用航空飞行器在低空飞行时的颠簸区域； 其中，确定所述待判别通用航空飞行器在每个飞行时刻下的飞行状态，包括： 根据每个位移传感器的设定采集时间来对所述待判别通用航空飞行器的位移数据进行采集； 根据所有位移传感器的相对位置关系以及设定采集时间的时间相对关系，对所有采集数据进行排序分析，确定待判别通用航空飞行器在对应飞行时刻下的飞行状态； 其中，根据所有位移传感器的相对位置关系以及设定采集时间的时间相对关系，对所有采集数据进行排序分析，包括： 随机选取一个位移传感器作为第一个传感器，确定每个剩余传感器与第一传感器的相对位置关系，并按照距离远近对每个剩余传感器进行排序，得到每个位移传感器的编号； 将同一采集时刻下的采集数据按照对应位移传感器顺序进行排列，得到同时刻下的采集数据序列，基于设定采集时间的时间相对关系得到不同采集时刻的顺序关系，并按照时刻顺序关系由前到后对每个同时刻下的采集数据序列进行排序得到所有采集数据的顺序； 其中，从通用航空飞行器数据库获取待判别通用航空飞行器的型号参数，包括： 获取所述待判别通用航空飞行器的所有机械信息； 将每个机械信息分别与飞行数据库进行匹配； 基于所有匹配结果得到所述待识别飞行器的型号参数； 其中，建立飞行器模型，并按照对应的规定飞行方式进行低空飞行模拟，包括： 获取建立飞行器模型所需的参数对照表，其中，所述参数对照表为包含若干参数描述的空白对照表； 将所有型号参数分别填充到所述空白对照表中建立飞行器模型； 将所述待判别通用航空飞行器在每个飞行时刻的飞行状态与前一个飞行时刻的飞行状态进行比较，得到比较结果； 基于所述比较结果确定飞行方式发生改变的所有飞行时刻，并确定飞行方式的改变情况； 基于所述改变情况确定待判别通用航空飞行器在实际飞行过程下的规定飞行方式，并基于所述飞行方式控制飞行器模型进行低空飞行模拟； 其中，根据模拟结果获取飞行器模型在完整模拟过程中的飞行图像集，并利用机器视觉的轮廓算法获取所述飞行图像集中的每张飞行图像的飞行轮廓参数，包括： 获取飞行器模型在完整模拟过程中的模拟飞行视频资料，并获取位移数据的采集时间间隔以及初始飞行时刻对应的初始飞行模拟时刻； 基于所述采集时间间隔以及所述初始飞行模拟时刻对模拟飞行视频资料进行图像截取，得到飞行器模型在完整模拟过程中的飞行图像集； 对所述飞行图像集中的每张飞行图像进行预处理，得到每张飞行图像的灰度图像； 确定单独灰度图像中每个像素点的灰度值，并对所述单独灰度图像中的所有像素点进行分类，确定轮廓像素点集； 将所述单独灰度图像放置于预设坐标系中，确定轮廓像素点集中每个像素点的位置坐标，且结合灰度值相近原则，确定所述预设坐标系所呈现的位置坐标的位置关系，进而确定多条轮廓线段以及每条轮廓线段的长度； 依据所述预设坐标系从左到右的原则，获取每两个邻近轮廓线段的两个首端点之间的第一距离、两个尾端点之间的第二距离、两个最邻近端点之间的第三距离以及所述两个邻近轮廓线段的夹角，且结合所述两个邻近轮廓线段的灰度值，预估所述两个邻近轮廓线段所处区域的清晰度； 其中，表示对应两个紧邻轮廓线段下的第一距离；表示对应两个紧邻轮廓线段下的第二距离；表示对应两个紧邻轮廓线段下的第三距离；表示最小值符号；表示对应两个紧邻轮廓线段下所有距离中的最小距离；表示对应两个紧邻轮廓线段所构成的夹角；表示对应两个紧邻轮廓线段下的角度关系函数；表示所预估的对应两个紧邻轮廓线段所处区域的清晰度；表示对应两个紧邻轮廓线段进行像素归一化后的灰度值；表示对应两个邻近轮廓线段下的与所对应的清晰度修正函数；表示灰度值与清晰度的转换函数；表示对应两个紧邻轮廓线段下的初始灰度值；表示对应两个紧邻轮廓线段下的第一个线段中第i1个像素点的灰度值，且i1的取值范围为[1,n01]；表示对应两个紧邻轮廓线段下的第二个线段中第i2个像素点的灰度值，且i2的取值范围为[1,n02]；表示第一个线段中的最小灰度值；表示第一个线段中的最大灰度值；表示第二个线段中的最小灰度值；表示第二个线段中的最大灰度值； 对所有所处区域进行区域标注，并根据标注结果来确定所述灰度图像中每个单独标注单元的最终清晰度； 根据每个单独标注单元的最终清晰度对所述灰度图像进行单元清晰度调节，根据调节后的图像确定飞行轮廓参数； 其中，结合对应采集时刻下的飞行轮廓参数，确定待判别通用航空飞行器在低空飞行时的颠簸区域，包括： 基于待判别通用航空飞行器的型号参数，从参数-长度数据库中确定所述待判别通用航空飞行器的总轮廓线长度，并基于每个采集时刻下的飞行轮廓参数，确定所述待判别通用航空飞行器的清晰轮廓线段长度以及清晰轮廓线段位置； 确定每个采集时刻下的清晰轮廓线段长度与待判别通用航空飞行器总轮廓线长度的占比，同时，确定对应清晰轮廓线段位置与总轮廓的位置对比； 基于占比结果以及位置对比结果确定每个采集时刻下的颠簸状态，结合每个采集时刻下的飞行状态确定每个不同飞行状态下的颠簸等级，并基于所述颠簸等级对实际飞行过程中的位移点进行标定，确定所述待判别通用航空飞行器在低空飞行时的颠簸区域； 其中，确定所述待判别通用航空飞行器的清晰轮廓线段长度以及清晰轮廓线段位置，包括： 根据所述飞行轮廓参数确定所述待判别通用航空飞行器的所有子轮廓线段，并依次对每条子轮廓线段上的每个点进行位置锁定； 根据位置锁定的总点数且结合每个锁定位置点的点长度，得到对应清晰轮廓线段长度。

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