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龙图腾网恭喜中国自然资源航空物探遥感中心申请的专利一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法及平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119415888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411581716.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法及平台是由李行素;罗锋;王冠鑫;姜作喜;屈进红;周锡华设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法及平台，涉及航空重力测量技术领域，该方法包括：通过航空重力矢量测量系统获取并预处理航空重力测量数据，生成标准航空重力测量数据集，包括INS和GNSS数据。从该数据集中提取与重力矢量相关的特征，如载体姿态、速度和加速度，形成重力矢量特征向量集。根据数据特性选择深度学习网络，训练该网络以构建重力矢量特征识别模型。利用卡尔曼滤波器对重力矢量特征进行提取与修正，从而获得精确的航空重力矢量评估结果。解决了现有航空重力矢量测量中精度和稳定性差的技术问题，通过结合深度学习和卡尔曼滤波，达到了在复杂环境下保持高精度、高稳定性的技术效果。

本发明授权一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法及平台在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的航空重力矢量评估方法，其特征在于，所述方法包括：通过航空重力矢量测量系统获取航空重力测量数据集，对所述航空重力测量数据集进行预处理，获得标准航空重力测量数据集，所述标准航空重力测量数据集包括INS数据和GNSS数据；对所述标准航空重力测量数据集进行关联特征提取，获得重力矢量关联特征向量集，所述重力矢量关联特征向量集包括载体姿态、速度和加速度；根据重力矢量数据特性信息选择设计目标深度学习网络，利用所述目标深度学习网络对所述标准航空重力测量数据集和所述重力矢量关联特征向量集进行训练优化，构建重力矢量特征识别模型；初始化获得卡尔曼滤波器，利用所述重力矢量特征识别模型对当前标准重力测量数据进行特征提取，获得当前重力矢量特征向量；将所述当前重力矢量特征向量作为观测输入，执行所述卡尔曼滤波器进行重力矢量估计修正，获得航空重力矢量评估结果；其中，所述设计目标深度学习网络，包括：对所述重力矢量数据特性信息进行多维特性提取，确定数据噪声特性、空间相关性和时间相关性；根据所述数据噪声特性、空间相关性和时间相关性，选择深度学习网络结构；对所述重力矢量数据特性信息进行处理需求分析，获得重力矢量数据处理需求目标；基于所述重力矢量数据处理需求目标对所述深度学习网络结构进行参数设计，获得所述目标深度学习网络。

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