一种用于机场道面污染物种类的识别方法技术

本发明专利技术提供了一种用于机场道面污染物种类识别的方法，该识别方法包括利用光谱波段范围185‑1100nm，波长分辨率0.44nm的微型光纤光谱仪和适用近红外区域检测，光谱波段范围在1100‑1700nm，波长分辨率为2.73nm的微型光纤光谱仪，获取污染物种类，例如，冰、水、雪、雪浆和压实雪的波长反射率光谱样本，基于卷积神经网络（CNN）建立反射率光谱分类模型，通过训练好的模型对以上几类污染物的反射率光谱数据进行分类预测。同时利用粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVM）模型分类方法，实现对干雪及湿雪的分类。将两种方法结合，达到对机场道面冰、水、干雪、湿雪、雪浆、压实雪这几类污染物的识别能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光谱，具体涉及基于卷积神经网络(cnn)和粒子群优化(pso)的支持向量机(svm)对机场道面不同污染物反射率光谱数据的识别。

技术介绍

1、随着人们生活水平的提高，以及出国留学、旅行、商业往来密切的原因，航空运输业发展迅速，那么飞机的安全起降问题显的格外重要。尤其是特殊气象条件影响下，导致机场道面上存在冰、水、雪、雪泥等污染物，这将大大降低跑道的抗滑性能，同时影响跑道标志物和助航灯的辨识度，使机场通行能力大大降低。最关键的是机场道面上的污染物会对飞机飞行造成安全影响。据统计，有近20％的着陆事故的直接原因是由道面积水、积雪或积冰造成的。

2、所以针对机场道面污染物的监测尤为重要。目前对于机场道面污染物的检测，采用的是人工目视的方法，实际操作以个人经验为主，检测结果受人为因素影响较大，检测精度低，机场道面污染物类型判断不准确，进而影响到对跑道抗滑和适航能力的判断，造成跑道关闭的准则的不明确等方面的问题。因此提升机场跑道表面污染物检测准确度和效率，是目前机场跑道表面状况评估的难点和痛点，也是机场安全能力保障的关键一步。

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【技术保护点】

1.一种用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述第一分类包含冰、水、雪、雪浆、压实雪五类。

3.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述第二分类包含干雪、湿雪。

4.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述预设条件为第一分类为雪。

5.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，建立基于卷积神经网络CNN的第一污染物分类预测模型，所述第一污染物分类预测模型包括：使用...

【技术特征摘要】

1.一种用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述第一分类包含冰、水、雪、雪浆、压实雪五类。

3.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述第二分类包含干雪、湿雪。

4.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，所述预设条件为第一分类为雪。

5.根据权利要求1所述的用于机场道面污染物种类识别的方法，其特征在于，建立基于卷积神经网络cnn的第一污染物分类预测模型，所述第一污染物分类预测模型包括：使用mapminmax函数对数据进行归一化处理；建立卷积神经网络cnn模型，模...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴瑾，张蕊，蔡子良，赵杏，张丽芳，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：