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申请/专利权人：中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
申请日：2023-11-09
公开（公告）日：2024-01-30
公开（公告）号：CN117475335A
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开
摘要：本发明属于智能起降技术领域，具体涉及一种智能起降DME测量方法，包括如下步骤：1在YOLOv5框架中，引入基于跑道图像特征的目标预测约束机制；2设计预测层损失函数，用于预测跑道轮廓；3检测跑道轮廓，构造DME距离特征数据，作为DME预测模型的输入；4设计RBF神经网络结构，并使用构造的DME距离特征数据训练网络。本发明用于飞机智能起降过程中的DME测距，提升跑道检测的精确性，从而构造更加真实的DME距离特征数据，预测更加精确的DME距离。
主权项：1.一种智能起降DME测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：根据跑道图像特征，为YOLOv5框架引入基于跑道图像特征的目标预测约束机制；设计预测层损失函数LT，预测层损失函数LY＝LGIoU+LT；其中，LGIoU为引入最小闭包区域的交并比损失函数，LT为跑道轮廓比损失函数；S200：训练所述S100得到的神经网络，检测跑道轮廓，以得到的跑道轮廓的四个角点作为特征点；S300：构造DME距离特征数据，将所述特征点和跑道图像DME距离信息构造为1*9的特征数据；S400：设计RBF神经网络结构，并使用构造的DME距离特征数据训练所述RBF神经网络；S500：基于训练后的所述RBF神经网络测量DME。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所 一种智能起降DME测量方法
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