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基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法 

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申请/专利权人:太极计算机股份有限公司

摘要: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。

主权项: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。

全文数据:

权利要求:

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