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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利多源异构飞行数据的决策支持方法、系统、设备及存储介质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：CN120877001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511374513.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权多源异构飞行数据的决策支持方法、系统、设备及存储介质是由翁沛炎;刘岩;郭浩彬;张道俊;郭嘉设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源异构飞行数据的决策支持方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机智能控制决策技术领域，提供一种多源异构飞行数据的决策支持方法、系统、设备及存储介质，解决时空依赖关系建模不足与多模态数据融合不充分的问题。本申请方法包括：识别噪声区域进行动态过滤，生成信噪比缺陷灰度图；按照时间顺序将多个红外图像对应的信噪比缺陷灰度图组合为序列；通过时空图卷积网络学习无人机叶片结构损伤演化的时空依赖关系；基于时空依赖关系识别无人机叶片结构的损伤核心特征，基于损伤核心特征评估无人机叶片结构的损伤程度，得到损伤风险值，结合无人机的任务优先级、备降点可用性指标，生成目标决策方案。本申请提供的技术方案实现对无人机叶片损伤的智能检测、演化分析、风险量化评估及运维决策支持。

本发明授权多源异构飞行数据的决策支持方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多源异构飞行数据的决策支持方法，其特征在于，包括： 采集无人机叶片结构表面的红外图像和可见光图像，以获取双光融合缺陷特征； 从所述红外图像中识别噪声区域，对所述噪声区域对应的局部图像进行动态过滤，生成信噪比缺陷灰度图； 结合所述可见光图像的时间戳信息，按照时间顺序将多个红外图像对应的所述信噪比缺陷灰度图组合为信噪比缺陷灰度图序列； 基于信噪比缺陷灰度图序列和所述双光融合缺陷特征，通过时空图卷积网络学习无人机叶片结构损伤演化的时空依赖关系，所述时空图卷积网络在学习时空依赖关系的过程中，将无人机叶片结构划分为空间单元并映射为图节点，基于物理邻接关系构建邻接矩阵，执行多层级特征传播以更新空间特征表示和时间状态演化特征； 基于所述时空依赖关系识别无人机叶片结构的损伤核心特征，基于所述损伤核心特征评估无人机叶片结构的损伤程度，得到损伤风险值，在评估过程中融合有所述损伤核心特征对应的区域损伤程度指标、几何位置重要程度指标和材料损伤容限指标； 基于所述损伤风险值，结合无人机的任务优先级、备降点可用性指标，生成目标决策方案。

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