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申请/专利权人：广州中科智云科技有限公司

摘要：本申请实施例提供的基于AI的无人机巡航线路信息处理方法及系统，能够实现针对输电线的巡航线路规划，基于调试好的巡航数据分析网络进行无人机巡航线路规划，在网络的调试过程中，将核心数据对象核心等级确定流程和巡航映射流程一并进行调试，实现多任务并行，以及基于确定得到第一核心数据对象核心等级对巡航数据对象表征向量进行偏心调节，提高了巡航数据分析网络在巡航映射流程中对数据对象的重要性识别的性能，以此明显缓解无效信息的干扰，以便提高数据分析的精度，帮助快速准确地确定针对输电线的无人机巡航线路。

主权项：1.一种基于AI的无人机巡航线路信息处理方法，其特征在于，应用于巡航线路信息处理系统，所述方法包括：获取示例巡航数据对象和示例巡航数据组，所述示例巡航数据对象包括注释核心数据对象核心等级的巡航数据对象，所述示例巡航数据组包括注释巡航线路映射情况的巡航数据组；其中，所述巡航数据组包括两个目标巡航数据，所述巡航线路映射情况是巡航数据组中的两个目标巡航数据的匹配程度，如果匹配程度高则建立映射，两个目标巡航数据中，一个目标巡航数据为无人机巡航数据，另一个巡航数据为线路数据；调取预设巡航数据分析网络对所述示例巡航数据组中的示例巡航数据进行拆分处理，并对拆分处理后的目标巡航数据对象和示例巡航数据对象进行表征向量挖掘，得到所述目标巡航数据对象的巡航数据对象表征向量和所述示例巡航数据对象的示例巡航数据对象表征向量；依据所述巡航数据对象表征向量和示例巡航数据对象表征向量，对所述目标巡航数据对象和示例巡航数据对象进行核心数据对象核心等级确定，得到所述目标巡航数据对象的第一核心数据对象核心等级和所述示例巡航数据对象的第二核心数据对象核心等级；通过所述第一核心数据对象核心等级，对所述巡航数据对象表征向量进行偏心调节，得到所述示例巡航数据组中每一示例巡航数据的巡航数据表征向量，以及获取所述巡航数据表征向量之间的向量相似度；依据所述第二核心数据对象核心等级、注释核心数据对象核心等级、向量相似度和注释巡航线路映射情况对预设巡航数据分析网络进行调试，获得调试好的巡航数据分析网络，并调取所述调试好的巡航数据分析网络进行无人机巡航线路规划；其中，所述通过所述第一核心数据对象核心等级，对所述巡航数据对象表征向量进行偏心调节，得到所述示例巡航数据组中每一示例巡航数据的巡航数据表征向量，包括：通过所述第一核心数据对象核心等级确定所述巡航数据对象表征向量的数据重要系数；依据所述数据重要系数对所述巡航数据对象表征向量进行偏心调节，将偏心调节后的巡航数据对象表征向量进行整合，得到所述示例巡航数据组中每一示例巡航数据的巡航数据表征向量。

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