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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院
摘要：本申请公开了一种基于多传感器的飞机货舱火源定位方法、装置、设备、介质及产品，涉及火源定位领域，包括：获取多传感器的探测值，并进行预处理；然后建立深度学习时间序列模型并利用数据集进行训练，根据定位情况调用红外线阵列相机，检测火源的红外光谱变化，根据图片从底部向上的像素点得到红外光谱变化，建立机器学习模型，使用聚类分析将不同的可燃物进行聚类，结合专家知识和领域经验，了解不同类型燃烧物在燃烧过程中产生的典型浓度关系和特征。通过专家的经验判断和分析，不同类型的燃烧物进行初步的分类和识别。本发明有效利用火场探测值时序性和特征数据的多样性，能够准确快速地定位火源发生的位置并且利用仿真软件使其可视化。
主权项：1.一种基于多传感器的飞机货舱火源定位方法，其特征在于，所述基于多传感器的飞机货舱火源定位方法包括：获取多传感器的探测值；所述多传感器的探测值包括：CO浓度、烟雾浓度以及温度；对所述多传感器的探测值进行预处理；建立深度学习序列模型；基于预处理后的多传感器的探测值对所述深度学习序列模型进行训练，得到训练后的深度学习序列模型；将预处理后的多传感器的探测值输入至训练后的深度学习序列模型，得到火源位置的概率分布；基于所述火源位置的概率分布调用飞机货舱中的红外线阵列相机，得到火源图像；扫描所述火源图像的像素点，得到红外光谱数据；对所述红外光谱数据进行预处理；建立机器学习MLP模型；基于预处理后的红外光谱数据对所述机器学习MLP模型进行训练，得到训练后的机器学习MLP模型；将预处理后的红外光谱数据输入至训练后的机器学习MLP模型，得到火源的浓度场；结合专家经验和聚类算法对所述火源浓度场进行聚类分析，得到燃烧物的种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民用航空飞行学院 基于多传感器的飞机货舱火源定位方法、装置、设备、介质及产品
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