[发明专利]基于卷积神经网络的航空器尾涡识别方法及系统在审
| 申请号： | 201910492682.5 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110210568A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 潘卫军;段英捷;周俊;吴郑源;唐嘉豪;刘皓晨;陈立 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院;潘卫军 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 林辉轮;张玲 |
| 地址： | 618301 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的航空器尾涡识别方法及系统，该方法包括步骤：接收待识别的航空器尾涡探测图像，利用预先训练好的卷积神经网络模型对所述航空器尾涡探测图像进行识别，输出得到识别到尾涡的概率值和未识别到尾涡的概率值；若识别到尾涡的概率值大于未识别到尾涡的概率值，则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中存在尾涡，反之则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中不存在尾涡。本发明识别准确度高，能够实时地探测到现行气象条件下尾涡是否存在，为空中交通管制人员发出合理地规避尾涡指令提供了必要的辅助信息，并且能够缩减现行尾涡间隔，提高空域和机场的容量，进而提高管制效率。 | ||
| 搜索关键词： | 尾涡 航空器 探测图像 卷积神经网络 概率 空中交通管制 辅助信息 气象条件 指令提供 准确度 下尾 空域 管制 探测 输出 机场 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的航空器尾涡识别方法，其特征在于，包括步骤：接收待识别的航空器尾涡探测图像，利用预先训练好的卷积神经网络模型对所述航空器尾涡探测图像进行识别，输出得到识别到尾涡的概率值和未识别到尾涡的概率值；比较输出结果，若识别到尾涡的概率值大于未识别到尾涡的概率值，则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中存在尾涡，反之则识别出所述待识别的航空器尾涡探测图像中不存在尾涡。
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