[发明专利]一种基于神经网络的尾涡识别方法有效
| 申请号： | 202011269486.0 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112488159B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 潘卫军;殷浩然;张衡衡;罗玉明;韩帅;王昊;王玄;王润东;左青海 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院;潘卫军;殷浩然 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S7/48;G01S17/42;G01S17/58 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人： | 韩洋 |
| 地址： | 618307 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及航空技术领域，特别涉及一种基于神经网络的尾涡识别方法。方法步骤包括：S1，获取尾涡探测激光雷达数据；S2，根据激光雷达数据计算径向速度极差数组、角度速度极差数组和平均背景风场速度；S3，提取出径向速度极差数组中的最大值作为数组的径向速度极差特征参数，以及提取出角度速度极差数组中的最大值作为数组的角度速度极差特征参数；S4，将数组的径向速度极差特征参数、数组的角度速度极差特征参数和平均背景风场速度代入预先训练好的尾涡识别神经网络模型中，得出有尾涡或无尾涡的判定。由于采用激光雷达探测数据进行尾涡识别，识别模型迭代次数相对较少，识别效果比较好，运行速度更快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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