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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京翌特視訊科技有限公司申請的專利基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120431774B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510766887.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G5/70；該發(fā)明授權(quán)基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)及方法是由李毅軒;漆紅兵;連鵬偉;李云貴設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及無人機預警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括：采集模塊、提取模塊、判定模塊、類型確定模塊、等級確定模塊、調(diào)整模塊以及預警模塊。本發(fā)明通過融合多源數(shù)據(jù)實現(xiàn)對低空無人機在霧天飛行中冰層附著擾動的精準識別與智能預警，通過采集水汽濃度、圖像信息和尾流速度等參數(shù)，可全面反映飛行環(huán)境和機體狀態(tài)，增強系統(tǒng)對干擾狀態(tài)的敏感性；利用圖像提取的顆粒半徑、分布密度及冰層面積、厚度等特征參數(shù)，構(gòu)建了干擾識別與分級判斷的多維度判定基礎(chǔ)，有效解決了由于單一數(shù)據(jù)源或靜態(tài)預測模型導致應對復雜飛行干擾時預警準確度低的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的低空無人機智能預警系統(tǒng)，其特征在于，包括： 采集模塊，用以實時采集低空無人機在霧天飛行過程中以機身為中心并以預設(shè)采集長度為采集半徑的范圍內(nèi)的水汽濃度、機翼處的圖像以及機身處的尾流速度； 提取模塊，其與所述采集模塊連接，用以實時提取所述圖像中水汽顆粒的顆粒半徑、分布密度、結(jié)冰區(qū)域的冰層面積以及冰層厚度； 判定模塊，其與所述采集模塊連接，用以根據(jù)所述水汽濃度和預設(shè)濃度波動閾值判定所述低空無人機處于被干擾狀態(tài)，形成干擾判定結(jié)果； 類型確定模塊，其分別與所述判定模塊、所述采集模塊以及所述提取模塊連接，用以根據(jù)所述干擾判定結(jié)果、所述顆粒半徑、所述冰層面積以及所述分布密度確定所述被干擾狀態(tài)的干擾類型為冰層附著擾動類型； 等級確定模塊，其分別與所述類型確定模塊、所述采集模塊以及所述提取模塊連接，用以根據(jù)所述冰層附著擾動類型、所述冰層厚度以及所述尾流速度確定所述被干擾狀態(tài)的干擾等級為嚴重等級； 調(diào)整模塊，其與所述等級確定模塊連接，用以根據(jù)預設(shè)調(diào)整時長內(nèi)的全部所述嚴重等級調(diào)整所述預設(shè)濃度波動閾值或所述預設(shè)采集長度； 預警模塊，其與所述等級確定模塊連接，用以對基于調(diào)整后的所述預設(shè)濃度波動閾值或所述預設(shè)采集長度重新確定的所述嚴重等級發(fā)出警報； 所述類型確定模塊包括： 半徑分布計算單元，用以計算全部所述顆粒半徑的標準差，得到半徑分布度； 記錄單元，其與所述半徑分布計算單元連接，用以在預設(shè)第一確定時長內(nèi)所述半徑分布度大于預設(shè)標準分布度時記錄時間戳，形成記錄時長； 類型確定單元，其與所述記錄單元連接，用以在所述記錄時長和所述預設(shè)第一確定時長的比值大于預設(shè)標準類型占比時，根據(jù)所述冰層面積和所述分布密度確定所述被干擾狀態(tài)的干擾類型為所述冰層附著擾動類型。

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