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[发明专利]一种空域运行性能评估与扇区划设辅助智能决策方法-CN202310675279.2在审
发明人：韩云祥;韩松臣;梁斌斌;武喜萍;林毅;尹苏皖;伍元凯;张建伟;黄国新;曾小飞;付道勇;闫震;吴郑源;贾如春 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明涉及一种空域运行性能评估与扇区划设辅助智能决策方法，包括如下步骤：步骤一、构建空管基础数据平台并从中采集数据；步骤二、依据选定的参考空域，训练“AI管制员”，采用机器学习算法对管制员的指挥行为特征进行分类，根据分类结果自主生成不同类别的模拟飞行计划；步骤三、将模拟飞行计划输入到空管仿真系统中并结合所训练的“AI管制员”自主实施智能化航空器状态调整并由此生成虚拟工作负荷；步骤四、基于统计得到的虚拟工作负荷，应用机器学习算法实施扇区划设。该空管仿真和空域规划方法准确性较高、效率较高且泛化性较好。
一种空域运行性能评估区划辅助智能决策方法

[发明专利]空管仿真飞行计划自动生成方法-CN202310328625.X在审
发明人：韩云祥;韩松臣;梁斌斌;武喜萍;林毅;张建伟;黄国基;曾小飞;闫震;吴郑源;贾如春 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种空管仿真飞行计划自动生成方法包括如下步骤：步骤一、提取水平转弯点；步骤二、依据仿真空域，设定气象参数；步骤三、依据仿真空域，设定特情状况；步骤四、计算航班在航路点间的飞行时间，确定航班到达下一航路点的时间；步骤五、将航班号、机型、气象信息、特情信息以及航班在航路点间的飞行时间信息进行组合，录入空管仿真系统，实现飞行计划数据更新。通过融合航班历史轨迹数据、气象数据和特情数据并基于航班预达时间实现飞行计划的仿真生成。本发明可有效降低空管仿真计划编制人员的工作量，进一步提高空管仿真结果的可信性。
仿真飞行计划自动生成方法

[发明专利]一种基于动态感受野机制的卷积神经网络特征提取方法-CN202211424593.5在审
发明人：谭敏洁;韩松臣 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态感受野机制的卷积神经网络特征提取方法，首先将特征图上特征点之间相对距离划分为N个不同的等级，分别对每个等级分配一个权重值，计算每个特征点与其周围特征点之间相对距离，划分为N个不同的等级，给每个等级分配对应权重值，得到所有其它特征点相对于该特征点的权重系数矩阵后再乘以特征图得到该特征点的激励输出，获得基于相对位置关系的每个特征点的全局引导响应输出，将特征图输入给一个具有固定卷积核的卷积层得到该特征图的本地响应输出后，与全局引导响应输出相加得到该特征点的最终输出结果。本发明的方法应用于计算机视觉任务中的特征提取，提升了神经网络的特征提取、表达能力与后续计算机视觉任务的性能。
一种基于动态感受机制卷积神经网络特征提取方法

[发明专利]设备网络中设备分区管理划分方法-CN201910595993.4有效
发明人： 韩松臣;全嘉钰;余丽莎 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备网络分区管理的划分方法，该方法以模块度Q为标准提升了社团结构检测的精度，既可以应用于无权设备网络，也可以应用于加权设备网络。该方法整体框架为：1）对设备网络模型进行构建；2）计算网络中各个节点对于网络结构影响的关键程度，并按照降序方式对节点进行标号；3）网络中节点各自独立成团，计算Q；4）根据节点编号遍历节点，以每个节点与邻居节点同标号后局部模块度最为目标与有连边的邻居节点合并；5）计算Q1，如果Q1Q，重复3）到5），否则输出Q对应的网络社团结构。
设备网络分区管理划分方法

[发明专利]基于航迹的无人机融合空域运行方法-CN201910595212.1在审
发明人： 韩松臣;樊凯;廖文静 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种在未来基于航迹的运行规则下使无人机融入空域与其它飞行器共同飞行的方法，尤其是指一种基于航迹的运行规则下战略4D航迹规划的方法，该方法包括：对于无人机的离散化状态方程的建立，对于位置约束，速度约束，加速度约束，障碍约束，以及对于4D航迹规划中的关键因素：航路点约束的建立，通过选取与能量有关的目标函数，建立混合整数规划模型。该方法建模思想明确，且便于实际运用，在实际运用中可采用多种商业求解器进行求解。
基于航迹无人机融合空域运行方法

[发明专利]利用关键点构建非人类目标在图像中的骨架模型-CN201910595170.1在审
发明人：李炜;付道勇;韩松臣 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-03 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种利用关键点构建非人类目标在图像中的骨架模型的方法，该方法主要用于在二维图像中构建基于关键点的非人类目标的骨架模型。步骤包括：制定选取原则和精炼原则；按照选取原则，选取非人类目标的角点；按照精炼原则，对候选关键点进行筛选；利用关键点，建立关键点之间特定连接准则；按照特定的连接准则将关键点进行连接，最后得到非人类目标在二维图像中的骨架模型。本方法能用于描述非人类目标在二维图像中的位置、动作以及所占空间大小等信息。
利用关键构建人类目标图像中的骨架模型

[发明专利]一种基于跟随行为的单航段一维格点微观仿真方法-CN202010917718.2在审
发明人：韩云祥;韩松臣;张建伟 -专利权人：四川大学
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种空中交通流仿真方法，包括如下几个步骤，首先将单航段分割为多个格点组成的一维离散格点链，在满足前后航空器间距离不小于最小安全间隔的前提下以均匀分布形式在各个离散格点上分配航空器流及其初始速度；然后在每一仿真时刻并行更新航段上各个航空器的速度和位置，最后获取仿真数据。本发明可增加空中交通流仿真过程中的动态自适应性，使得仿真过程更符合管制员指挥习惯，从而为空中交通系统状态分析提供有力保障。
一种基于跟随行为单航段一维格点微观仿真方法

[发明专利]基于显著部位的目标抗遮挡跟踪方法-CN201910612958.9在审
发明人：詹昭焕;韩松臣;李炜 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06T7/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于显著部位的抗遮挡目标跟踪方法，其特征在于计算目标的协同显著性得到协同显著性特征图，并基于协同显著性特征图对目标进行分块，再对健壮的旧分块之间重叠度较高的新分块进行剔除，通过设定尺度梯度，计算分块的位移变化，比较分块位移变化与尺度梯度的欧氏距离，选择距离最小的尺度作为目标尺度变化的候选尺度。该方法针对遮挡场景下目标跟踪失败的问题，利用注意力机制将跟踪重点放在目标显著性最高的分块上，本专利算法可以较好地完成目标跟踪任务，具备较强的抗遮挡能力。
分块尺度遮挡显著性特征图目标跟踪位移变化显著性协同跟踪注意力机制计算目标目标尺度欧氏距离遮挡目标专利算法重叠度剔除场景失败

[发明专利]航空保障设备的扩展规划方法-CN201910612969.7在审
发明人：余丽莎;韩松臣;全嘉钰 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本发明公布了一种航空保障系统中通信，导航，监视等设备的扩展规划方法。考虑到三类设备网络之间存在一定业务关联，首先利用加权超网络模型将各子网络组合起来对航空保障系统进行综合性建模。并在此基础上提出基于三类重要度的导航台重要度评估模型。最后，基于导航台重要度评估结果提出导航台扩展规划方案。在对雷达和甚高频设备的扩展规划中，以最大化保障能力为优化目标建立目标函数，并通过改进的遗传算法求解。所提方法可以对航空保障设施的建设与空中交通的安全运行提供一定的参考与借鉴。
航空保障重要度评估规划安全运行保障能力空中交通目标函数设备网络网络模型业务关联遗传算法优化目标重要度子网络最大化求解建模加权雷达监视参考通信改进建设

[发明专利]一种基于深度学习的图像去雾方法-CN201711347566.1在审
发明人： 韩松臣;余丽莎;黄畅昕 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：雾或霾天气下图像质量严重退化，对比度低，清晰度差。利用传统方法去雾经常会产生色偏和失真，这里提出一种新的图像去雾方法：首先利用本文设计的深度卷积神经网络提取图像的颜色，纹理，结构等特征并进行映射，得到各像素点场景深度，再将深度值代入大气散射模型，推算得到无雾图像。这种方法充分利用了卷积神经网络强大的特征提取和学习能力，改进了传统去雾方法存在的纹理细节丢失，颜色失真等问题。
卷积神经网络图像去雾去雾图像散射模型特征提取提取图像纹理细节学习能力颜色失真纹理像素点映射色偏失真推算退化场景天气改进学习

[发明专利]一种考虑临近节点贡献作用的导航台设备网络脆弱性评估方法-CN201810119376.2在审
发明人： 韩松臣;李朋;樊凯 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑临近节点贡献作用的导航台设备网络脆弱性评估方法，本方法基于复杂网络理论中的节点效率和临近节点贡献作用的概念，实现对导航台设备网络的脆弱性评估。具体步骤如下：利用节点效率对单一导航台设备节点脆弱性赋值，其次考虑实际物理场景中相临导航台节点之间的脆弱度的贡献关系，建立融合节点度值的初步临接矩阵；导航台失效导致飞机改航或备降，区域内航路流量转移效率高的相邻节点，选用失效导航台节点效率对矩阵修正，航路流量的转移存在一定比例关系，选用相邻导航台节点效率对矩阵再修正。导航台节点的脆弱性由自身效率值、度值以及相邻导航台节点效率和度值刻画，这种方法能更好的评估导航台设备网络的规划合理性，相对传统评估方法更加快捷，并且对空管技术保障系统中其他保障设备具有很好的通用性。
设备网络脆弱性评估贡献作用矩阵脆弱性复杂网络理论保障设备传统评估技术保障矩阵修正流量转移融合节点设备节点实际物理相邻节点脆弱度空管合理性刻画场景修正评估飞机规划

[发明专利]一种加权空管技术保障系统网络模型构建方法-CN201711347766.7在审
发明人： 韩松臣;樊凯;李朋 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：一种空管技术保障系统网络的建模方法，包括以下步骤：确认以导航设备为节点，导航通讯监视保障设备能力为边加权的简化思想；构建以导航设备为节点，航路为边的基础网络；根据三种设备的工作特点和地理位置，对通讯监视设备用可靠度的概念表示它们的保障能力，用飞行容量表示导航设备的保障能力；对基础网络的边进行加权；得到加权空管技术保障系统网络模型。本发明能较好的反映真实空管技术保障系统网络的属性。
技术保障导航设备空管加权系统网络模型保障能力基础网络系统网络构建保障设备概念表示工作特点监视设备可靠度通讯建模地理位置监视飞行

[发明专利]一种基于近红外的快速图像去雾方法-CN201711345888.2在审
发明人： 韩松臣;黄畅昕;李朋 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-06-01 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于近红外与可见光图像融合的快速有效的去雾方法。由于图像传感器接收到的光是散射后的景物光与大气光的混合光，空气中的雾、霾、烟雾、水蒸气以及小水滴对景物光的吸收散射作用，导致图像质量退化，失去对比度和色彩保真度，这类图像统称为有雾图像。在基于视觉图像信息的机场场面监视系统中，有雾图像严重影响到对目标的特征提取，从而无法进行目标检测、目标跟踪等工作。因此，对有雾图像进行去雾处理是非常有意义的。
图像去雾景物光视觉图像信息数字图像处理水蒸气可见光图像色彩保真度图像传感器机场场面监视系统快速图像目标跟踪目标检测散射作用特征提取混合光小水滴散射烟雾退化融合吸收

[发明专利]一种基于卷积神经网络的机场场面监视方法-CN201711344003.7在审
发明人： 韩松臣;黄国新;黄畅昕 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：针对中小机场无法承担高额的场面监视雷达(SMR)费用，而依靠管制员目视的场面监视方式已经无法满足现代航空安全的需要。视频图像监视是一种通用性强，成本较低的监视手段，由此提出了一种基于Single Shot MultiBox Detector卷积神经网络检测方法的视频检测系统。对真实的机场场面视频进行采集，并将其中的飞机、汽车、人进行标定，创建一个包含大量图片的机场场面数据集，并在此数据集上进行训练SSD模型。基本达到了实时检测的效果，为中小型机场场面监视系统提供了一个新的方法。
场面监视机场场面卷积神经网络数据集监视视频检测系统中小型机场航空安全实时检测视频图像通用性强系统提供目视标定视频雷达采集管制检测创建飞机机场汽车图片

[发明专利]一种机场场面运动目标检测识别方法-CN201711345550.7在审
发明人： 韩松臣;詹昭焕;李炜 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种机场场面运动目标检测识别方法，具体过程为首先使用倾向流法获取运动目标的区域建议，然后使用卷积神经网络对运动目标进行识别。该方法克服了传统的目标提取方法对于尺寸不一的运动目标提取不完整、噪声较多的缺点，弥补了深度学习目标检测网络对于机场场面小目标检测能力不足的缺陷。本发明所设计的识别网络卷积层次少，特征维度小，计算量小，准确率高，符合机场场面监视的需求。
一种机场场面运动目标检测识别方法

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