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公开(公告)号:CN118781861A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410649955.3
申请日:2024-05-23
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种非航路上的飞行颠簸计算方法,属于飞行安全技术领域,包括:获取飞机历史飞行的EDR数据,分析EDR数据确定第一数据、第二数据;基于第一数据、第二数据确定飞机在航路上的飞行颠簸区域以及飞行的实际颠簸数据;获取历史飞行颠簸区域的第三数据,确定飞行颠簸区域的预测颠簸数据;基于飞机在飞行颠簸区域的实际颠簸数据以及预测颠簸数据,确定飞机在非航路上的飞行颠簸结果。可以客观分析飞行数据确定飞机在飞行颠簸区域的运行状态,全面准确的确定飞机在航路上飞行颠簸区域的实际颠簸数据、预测颠簸数据以及非航路上的飞行颠簸结果,优化飞行策略,增强乘客舒适度,提高飞机飞行的安全性和稳定性,减少意外事件的发生。
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公开(公告)号:CN118778662A
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410650456.6
申请日:2024-05-23
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G05D1/46 , G01C23/00 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供基于机器视觉的低空飞行颠簸区域判别方法,属于区域判别领域,包括:基于待判别通用航空飞行器的位移传感器采集位移数据,来获取待判别通用航空飞行器的飞行数据,并确定每个飞行时刻下的飞行状态;从通用航空飞行器数据库获取型号参数建立飞行器模型,并按照对应的规定飞行方式进行低空飞行模拟;获取飞行器模型在完整模拟过程中的飞行图像集,并获取每张飞行图像的飞行轮廓参数;确定每张飞行图像的采集时刻并匹配飞行状态,结合对应采集时刻下的飞行轮廓参数,确定颠簸区域。通过采集位移数据确定飞行状态并建立模型进行模拟,根据模拟结果确定轮廓参数,并根据采集时刻确定颠簸区域,能够实现恶劣数据条件下对颠簸区域的精确判断。
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公开(公告)号:CN114881380A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210815192.6
申请日:2022-07-12
Applicant: 太极计算机股份有限公司 , 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的航空气象数据的降尺度处理方法及系统,包括:获取待监测区域的历史降水信息;基于全球气候模式对待监测区域的气象信息进行降尺度处理;确定历史降水等级;确定预测降水数据中的预测降水时段和预测降水量,将预测降水时段与历史降水时段进行比对,以确定预测降水时段的预测降水等级;根据确定的预测降水等级输出提示信息。通过将机场区域范围内的历史降水信息和预测降水信息进行融合处理,能够参考历史降水数据对预测降水信息进行调整和修正,获取客观和准确的预测降水等级,以便于根据预测降水等级进行机场区域的降水预警和提示,不仅能够有效地获取机场区域的预测降水信息,还能够及时有效的进行降水预警提示。
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