【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器运行监控，具体为基于深度学习的飞行器运行监控系统。
技术介绍
1、随着无人机和其他飞行器的广泛应用，飞行器的运行监控变得至关重要。飞行器的运行监控不仅关乎飞行器的安全性和性能，还涉及到航空领域的空域管理、交通管制以及相关法规的遵守等方面。在现代社会中，无人机和其他飞行器的应用场景日益多样化，包括但不限于航拍摄影、物流运输、农业植保、环境监测、紧急救援等。这些应用场景对飞行器的运行监控提出了更高的要求，需要对飞行器的飞行状态、姿态、位置、速度等进行实时监测和控制，以确保飞行器在复杂的环境中安全、高效地运行。
2、但现有的飞行器运行监控系统往往只侧重于某个特定的监控任务，例如目标检测、姿态估计等。这些系统通常缺乏综合性和自主性，无法全面监控飞行器的运行情况并做出相应的决策，此外，现有的系统往往依赖于离线数据分析和人工操作，无法满足实时监控和自主控制的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于深度学习的飞行器运行监控系统，解决了现有飞行器运行监控系统监控覆盖面不够全面，以及依赖人工分析操作的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于深度学习的飞行器运行监控系统，包括飞行器运行监控系统，所述飞行器运行监控系统包括数据采集与预处理模块、自主学习与模型训练模块、目标检测与跟踪模块、姿态估计模块、异常检测与预测模块、决策与控制模块、数据处理与存储模块、用户界面与交互模块；
3、数据采集与预处
4、自主学习与模型训练模块用于利用深度学习算法和强化学习方法，对采集到的数据进行训练和学习，以提取特征、建立模型，并优化监控策略；
5、目标检测与跟踪模块用于通过使用训练好的目标检测和跟踪模型，对飞行器及周围环境中的目标进行实时检测和跟踪；
6、姿态估计模块用于通过训练好的姿态估计模型，分析飞行器的姿态变化，判断其当前状态，并检测是否存在异常情况；
7、异常检测与预测模块利用训练好的异常检测模型，监测飞行器的行为，并预测潜在的异常或故障情况，及时提供预警或报警；
8、决策与控制模块根据监控结果和预测信息，通过强化学习算法，自主地进行决策和控制，优化飞行器的运行策略，并提供相应的指令和调整；
9、数据处理与存储模块对采集到的数据进行处理、存储和管理，包括特征提取、数据清洗、存储优化等，以便后续的分析和回放；
10、用户界面与交互模块提供友好的用户界面和交互方式，使操作员能够实时监视飞行器运行状态，查看学习和优化结果，并进行必要的干预和控制。
11、优选的，所述数据采集与预处理模块包括惯性传感器数据采集单元、视觉传感器数据采集单元、数据标注与校正单元、数据预处理单元；
12、惯性传感器数据采集单元用于负责采集飞行器的加速度计、陀螺仪等惯性传感器数据；
13、视觉传感器数据采集单元用于负责采集飞行器摄像头或激光雷达等视觉传感器的数据；
14、数据标注与校正单元用于对采集到的数据进行标注和校正，以确保其准确性和可用性；
15、数据预处理单元用于对原始数据进行滤波、降噪、归一化等预处理操作，使其适合后续的学习和训练。
16、优选的，所述自主学习与模型训练模块包括特征提取单元、监督学习单元、强化学习单元；
17、特征提取单元：使用卷积神经网络方法，从预处理后的数据中提取有用的特征；
18、监督学习单元：使用标注数据进行监督学习，训练出能够预测目标状态或异常的模型；
19、强化学习单元：使用强化学习算法，通过与环境交互来优化监控策略模型。
20、优选的，所述目标检测与跟踪模块包括目标检测单元、目标跟踪单元；
21、目标检测单元：使用yolo物体检测算法，实现对飞行器周围目标的检测；
22、目标跟踪单元：使用卡尔曼滤波器算法，实现对目标的连续跟踪。
23、优选的，所述姿态估计模块包括视觉图像处理单元、姿态估计单元；
24、视觉图像处理单元：对飞行器摄像头获取的图像进行处理和特征提取；
25、姿态估计单元：使用视觉里程计算法，估计飞行器的姿态和位置。
26、优选的，所述异常检测与预测模块包括异常检测单元、预测模型单元；
27、异常检测单元：使用无监督学习算法，对飞行器运行数据进行异常检测；
28、预测模型单元：使用arima时间序列预测算法，对飞行器运行数据进行预测。
29、优选的，所述决策与控制模块包括策略生成单元、控制指令生成单元；
30、策略生成单元：根据监控结果和预测信息，生成优化的飞行策略；
31、控制指令生成单元：将生成的策略转化为实际的控制指令，发送给飞行器的控制系统。
32、优选的，所述数据处理与存储模块包括特征提取与处理单元、数据存储与管理单元；
33、特征提取与处理单元：从原始数据中提取特征，并进行进一步的处理和转换；
34、数据存储与管理单元：负责将处理后的数据存储到数据库或文件系统中，并进行管理和索引。
35、优选的，所述用户界面与交互模块包括实时监控界面单元、交互操作单元；
36、实时监控界面单元：提供实时的监控界面，显示飞行器的状态和监控结果；
37、交互操作单元：接收用户输入，允许操作员进行交互和干预。
38、优选的，所述数据采集与预处理模块与自主学习与模型训练模块为电性连接，所述姿态估计模块与异常检测与预测模块为网络连接，所述异常检测与预测模块与决策与控制模块为网络连接，所述决策与控制模块与数据采集与预处理模块为电性连接，所述用户界面与交互模块与数据采集与预处理模块为电性连接。
39、本专利技术提供了基于深度学习的飞行器运行监控系统。具备以下有益效果：
40、本专利技术通过目标检测与跟踪模块，系统可以实时检测和跟踪飞行器周围的目标，如其他飞行器、障碍物或关键地点。这有助于飞行器避免碰撞、规避障碍物，并确保按照预定航线进行飞行。通过目标检测和跟踪，系统可以提供更精确和可靠的环境感知能力，通过姿态估计模块，系统可以分析飞行器的姿态变化，判断其当前状态，并检测是否存在异常情况，有助于及时发现飞行器的异常姿态、失控或意外情况，并采取相应的控制和干预措施，而异常检测与预测模块利用训练好的异常检测模型，监测飞行器的行为，并预测潜在的异常或故障情况，及时提供预警或报警，通过强化学习算法，系统可以学习到最优的飞行策略，并提供相应的指令和调整。这使得飞行器能够更加智能和高效地执行任务，提高飞行安全性和效率。
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1.基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，包括飞行器运行监控系统，所述飞行器运行监控系统包括数据采集与预处理模块、自主学习与模型训练模块、目标检测与跟踪模块、姿态估计模块、异常检测与预测模块、决策与控制模块、数据处理与存储模块、用户界面与交互模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括惯性传感器数据采集单元、视觉传感器数据采集单元、数据标注与校正单元、数据预处理单元；
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述自主学习与模型训练模块包括特征提取单元、监督学习单元、强化学习单元；
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述目标检测与跟踪模块包括目标检测单元、目标跟踪单元；
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述姿态估计模块包括视觉图像处理单元、姿态估计单元；
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述异常检测与预测模块包括异
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述决策与控制模块包括策略生成单元、控制指令生成单元；
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述数据处理与存储模块包括特征提取与处理单元、数据存储与管理单元；
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述用户界面与交互模块包括实时监控界面单元、交互操作单元；
10.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块与自主学习与模型训练模块为电性连接，所述姿态估计模块与异常检测与预测模块为网络连接，所述异常检测与预测模块与决策与控制模块为网络连接，所述决策与控制模块与数据采集与预处理模块为电性连接，所述用户界面与交互模块与数据采集与预处理模块为电性连接。
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，包括飞行器运行监控系统，所述飞行器运行监控系统包括数据采集与预处理模块、自主学习与模型训练模块、目标检测与跟踪模块、姿态估计模块、异常检测与预测模块、决策与控制模块、数据处理与存储模块、用户界面与交互模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括惯性传感器数据采集单元、视觉传感器数据采集单元、数据标注与校正单元、数据预处理单元；
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述自主学习与模型训练模块包括特征提取单元、监督学习单元、强化学习单元；
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述目标检测与跟踪模块包括目标检测单元、目标跟踪单元；
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的飞行器运行监控系统，其特征在于，所述姿态估计模块包括视觉图像处理单元、姿态估计单元；
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：李福安，
申请(专利权)人：浙江工商职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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