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[发明专利]一种基于5G的Cloud VR平台的航空训练系统-CN202210008852.X在审
发明人： 宋学安 -专利权人：深圳视觉航空科技有限公司
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G09B9/08 文献下载
摘要：本发明属于飞行模拟训练技术领域，涉及一种基于5G的Cloud VR平台的航空训练系统，包括：内容层、平台层、网络层和终端层；所述内容层包括：部署于云端平台的课程开发系统及课程管理系统，所述课程开发系统用于开发及搭建VR训练场景，所述课程管理系统用于将开发及搭建的VR训练场景上传至云端平台上的云服务器；所述平台层部署GPU云服务器中，并通过视频流方式将VR训练场景传输至终端层；所述终端层包括：Cloud VR终端及与所述Cloud VR终端通信连接的移动终端；所述航空训练系统还包括：六自由度运动平台，所述六自由度运动平台用于调整VR训练场景中训练者身体的姿态，以使VR训练场景与训练者的前庭感官一致。
一种基于 cloud vr 平台航空训练系统

[发明专利]一种基于SIFT的图像特征纹理追踪识别算法-CN202111565962.8在审
发明人： 宋学安 -专利权人：深圳视觉航空科技有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，尤其涉及一种基于SIFT的图像特征纹理追踪识别算法。包括：使用SIFT算法对第一图像和第二图像进行特征点提取；对特征点进行距离计算筛选匹配，获得元素互为对应的第一匹配特征点集合和第二匹配特征点集合；分别计算两个匹配特征点集合中的特征点之间的角度关系，获得第一角度集合和第二角度集合；计算两个角度集合中对应角度的差值，统计所有差值中未超过预设差值阈值的匹配数；计算匹配数与差值的个数的比值。本发明通过排除干扰特征点和计算特征点之间的角度关系实现图像特征纹理追踪识别，解决了SIFT算法提供的特征点误匹配问题，有效地将两张图像之间的匹配度进行量化，提高了图像识别效率和精准度，增强了实用性。
一种基于 sift 图像特征纹理追踪识别算法

[外观设计]飞行模拟器-CN201730549373.9有效
发明人： 宋学安 -专利权人：深圳视觉航空科技有限公司
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2018-07-13 - 主分类号： 21-01 文献下载
摘要：1．本外观设计产品的名称：飞行模拟器。2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于VR仿真飞行领域，模拟一种人机交互体验，为体验者提供真实的单人飞行器飞行体验。3．本外观设计产品的设计要点：该产品的整体形状。4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：立体图2。
外观设计飞行模拟器单人飞行器人机交互整体形状飞行图片