基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法、系统和介质技术方案

本申请实施例提供了基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法、系统和介质。该方法包括：获取无人驾驶航空器的特征标识信息和飞行数据信息提取特征标识数据并获取追溯源信息和安全度数据以及预存飞行数据集并获取授权级别数据，根据授权级别数据按照警示阈值级别进行显示，根据预存飞行数据集生成飞行特征图谱并预测拟飞行轨迹数据，再结合授权级别数据与预存飞行数据进行判断获取准飞相关性系数，根据系数与预设授权阈值进行对比判定无人驾驶航空器是否授权准飞并采取警告或干扰；从而基于大数据识别技术对无人驾驶航空器特征信息和飞行数据进行授权准飞评估，实现根据无人驾驶航空器监测信息数据进行评估获取授权参数进行授权判断技术，提高对无人驾驶航空器空域安全管理的精准辨识度。域安全管理的精准辨识度。域安全管理的精准辨识度。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法、系统和介质


[0001]本申请涉及大数据安全及无人驾驶航空器管理
，具体而言，涉及基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]随着无人驾驶航空器技术逐渐成熟，无人驾驶航空器应用越来越频而广，加之制造成本和门槛降低，消费级微小型无人机和民用无人驾驶航空器市场已经爆发，而国家目前对无人驾驶航空器的监管还缺乏系统全面的体系和标准，还没有形成权威的标准管理系统，随着无人驾驶航空器市场的高速发展，城市无人驾驶航空器空域管制系统的需求越来越紧迫。
[0003]现有城市为了区域保护和空域限值，会在城市区域上空划分禁空区或监控区，禁止除授权登记的无人驾驶航空器以外其他无人驾驶航空器进入，且对于无人驾驶航空器的监管和识别存在智慧化手段和智能化系统，过多依赖传统系统或管理员式管理，这种常规系统和手段缺乏系统性、机动性、灵活性和智慧化，对无人驾驶航空器的有益使用和快速发展起到抑制作用，降低无人驾驶航空器对于城市信息化、数字化发展的促进力，且在无人驾驶航空器的判定和管理过程中由于过多的人为因素干扰影响判定的机敏性和准确性，对无人驾驶航空器的科学、合理、便捷运用具有阻碍作用。
[0004]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法、系统和介质，可以根据采集获取的无人驾驶航空器信息数据提高对无人驾驶航空器飞行安全授权情况的识别和管理的准确度。r/>[0006]本申请实施例还提供了基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，包括以下步骤：
[0007]监测获取濒域或申报的无人驾驶航空器的特征标识信息和飞行数据信息；
[0008]根据所述特征标识信息提取所述无人驾驶航空器的特征标识数据并获取追溯源信息和安全度数据，根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集；
[0009]根据所述特征标识数据、追溯源信息和安全度数据获取所述无人驾驶航空器的授权级别数据，并根据所述授权级别数据按照预设警示阈值级别进行对照显示；
[0010]根据所述预存飞行数据集生成所述无人驾驶航空器的飞行特征图谱，并根据飞行轨迹预测模型预测所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据；
[0011]根据所述拟飞行轨迹数据结合授权级别数据与所述预存飞行数据集的数据进行授权相关性判断获取所述无人驾驶航空器的准飞相关性系数；
[0012]根据所述准飞相关性系数与预设授权阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判定所述无人驾驶航空器是否授权准飞，若判定为异常授权则对所述无人驾驶航空器进行警告
或干扰。
[0013]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述监测获取濒域或申报的无人驾驶航空器的特征标识信息和飞行数据信息，包括：
[0014]根据监测到的濒域无人驾驶航空器或获取的申报无人驾驶航空器的传输信号获取无人驾驶航空器的特征标识信息，包括类型信息、用途信息、归属注册信息以及特种认证信息；
[0015]根据所述归属注册信息和特种认证信息进行无人驾驶航空器身份信息识别获取所述无人驾驶航空器的作业目的信息和空管申报信息；
[0016]根据所述作业目的信息、空管申报信息以及特种认证信息集成飞行数据信息。
[0017]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述根据所述特征标识信息提取所述无人驾驶航空器的特征标识数据并获取追溯源信息和安全度数据，根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集，包括：
[0018]根据所述特征标识信息在预设的飞行器识别数据库中查询获得对应特征标识数据，包括飞行器类型数据、作业用途数据以及操控归属数据；
[0019]根据所述操控归属数据查询获取所述无人驾驶航空器的追溯源信息；
[0020]根据所述追溯源信息结合所述作业目的信息和空管申报信息在所述飞行器识别数据库中提取所述无人驾驶航空器的安全度数据；
[0021]根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集，包括飞行目的地数据、空域警示信息数据、任务指令数据以及特殊作业数据。
[0022]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述根据所述特征标识数据、追溯源信息和安全度数据获取所述无人驾驶航空器的授权级别数据，并根据所述授权级别数据按照预设警示阈值级别进行对照显示，包括：
[0023]根据所述飞行器类型数据、作业用途数据以及操控归属数据结合对应风险参数进行风险值聚类获得风险信息值K1；
[0024]根据所述追溯源信息和安全度数据加权获得安全识别值K2；
[0025]根据所述风险信息值K1和安全识别值K2计算获得所述无人驾驶航空器的授权级别数据Y＝(K1+K2)/K2；
[0026]根据所述授权级别数据Y与预设警示阈值进行阈值对比获取所述无人驾驶航空器的警示阈值对应警示级别，并根据警示级别进行显示。
[0027]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述根据所述预存飞行数据集生成所述无人驾驶航空器的飞行特征图谱，并根据飞行轨迹预测模型预测所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据，包括：
[0028]根据所述无人驾驶航空器的飞行目的地数据、空域警示信息数据、任务指令数据以及特殊作业数据生成飞行特征图谱；
[0029]根据所述飞行特征图谱提取飞行任务特征信息并输入至预设飞行轨迹预测模型中进行飞行轨迹预设，获得所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据，包括航线数据、空域多边数据、渐进线数据。
[0030]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述根据所述拟飞行轨迹数据结合授权级别数据与所述预存飞行数据集的数据进行授权
相关性判断获取所述无人驾驶航空器的准飞相关性系数，包括：
[0031]根据所述无人驾驶航空器的航线数据、空域多边数据、渐进线数据结合授权级别数据Y与所述飞行目的地数据、空域警示信息数据、任务指令数据以及特殊作业数据进行授权相关性判断获取准飞相关性系数；
[0032]所述准飞相关性系数计算公式为：
[0033][0034]其中，P为准飞相关性系数，s0为航线数据，t0为空域多边数据，h0为渐进线数据，Y为授权级别数据，d为飞行目的地数据，c为空域警示信息数据，w为任务指令数据，l为特殊作业数据，为无人驾驶航空器证照安全系数，ε
k
为无人驾驶航空器持有人信用指数。
[0035]可选地，在本申请实施例所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法中，所述根据所述准飞相关性系数与预设授权阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判定所述无人驾驶航空器是否授权准飞，若判定为异常授权则对所述无人驾驶航空器进行警告或干扰，包括：
[0036]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，其特征在于，包括以下步骤：监测获取濒域或申报的无人驾驶航空器的特征标识信息和飞行数据信息；根据所述特征标识信息提取所述无人驾驶航空器的特征标识数据并获取追溯源信息和安全度数据，根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集；根据所述特征标识数据、追溯源信息和安全度数据获取所述无人驾驶航空器的授权级别数据，并根据所述授权级别数据按照预设警示阈值级别进行对照显示；根据所述预存飞行数据集生成所述无人驾驶航空器的飞行特征图谱，并根据飞行轨迹预测模型预测所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据；根据所述拟飞行轨迹数据结合授权级别数据与所述预存飞行数据集的数据进行授权相关性判断获取所述无人驾驶航空器的准飞相关性系数；根据所述准飞相关性系数与预设授权阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判定所述无人驾驶航空器是否授权准飞，若判定为异常授权则对所述无人驾驶航空器进行警告或干扰。2.根据权利要求1所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，其特征在于，所述监测获取濒域或申报的无人驾驶航空器的特征标识信息和飞行数据信息，包括：根据监测到的濒域无人驾驶航空器或获取的申报无人驾驶航空器的传输信号获取无人驾驶航空器的特征标识信息，包括类型信息、用途信息、归属注册信息以及特种认证信息；根据所述归属注册信息和特种认证信息进行无人驾驶航空器身份信息识别获取所述无人驾驶航空器的作业目的信息和空管申报信息；根据所述作业目的信息、空管申报信息以及特种认证信息集成飞行数据信息。3.根据权利要求2所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，其特征在于，所述根据所述特征标识信息提取所述无人驾驶航空器的特征标识数据并获取追溯源信息和安全度数据，根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集，包括：根据所述特征标识信息在预设的飞行器识别数据库中查询获得对应特征标识数据，包括飞行器类型数据、作业用途数据以及操控归属数据；根据所述操控归属数据查询获取所述无人驾驶航空器的追溯源信息；根据所述追溯源信息结合所述作业目的信息和空管申报信息在所述飞行器识别数据库中提取所述无人驾驶航空器的安全度数据；根据所述飞行数据信息提取所述无人驾驶航空器的预存飞行数据集，包括飞行目的地数据、空域警示信息数据、任务指令数据以及特殊作业数据。4.根据权利要求3所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，其特征在于，所述根据所述特征标识数据、追溯源信息和安全度数据获取所述无人驾驶航空器的授权级别数据，并根据所述授权级别数据按照预设警示阈值级别进行对照显示，包括：根据所述飞行器类型数据、作业用途数据以及操控归属数据结合对应风险参数进行风险值聚类获得风险信息值K1；根据所述追溯源信息和安全度数据加权获得安全识别值K2；根据所述风险信息值K1和安全识别值K2计算获得所述无人驾驶航空器的授权级别数据Y＝(K1+K2)/K2；
根据所述授权级别数据Y与预设警示阈值进行阈值对比获取所述无人驾驶航空器的警示阈值对应警示级别，并根据警示级别进行显示。5.根据权利要求4所述的基于大数据识别的无人驾驶航空器管理方法，其特征在于，所述根据所述预存飞行数据集生成所述无人驾驶航空器的飞行特征图谱，并根据飞行轨迹预测模型预测所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据，包括：根据所述无人驾驶航空器的飞行目的地数据、空域警示信息数据、任务指令数据以及特殊作业数据生成飞行特征图谱；根据所述飞行特征图谱提取飞行任务特征信息并输入至预设飞行轨迹预测模型中进行飞行轨迹预设，获得所述无人驾驶航空器的拟飞行轨迹数据，包括航线数...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡华智，刘畅，陈皓东，宋晨晖，
申请(专利权)人：亿航智能设备广州有限公司，
类型：发明
国别省市：