申请/专利权人：北京弘象科技有限公司

申请日：2023-09-26

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN116992310B

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/2433;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.15#授权;2023.11.21#实质审查的生效;2023.11.03#公开

摘要：本发明提供了一种飞机积冰实时监测预警方法、系统、电子设备及介质，涉及航空安全技术领域，包括：获取目标监测区域的实时卫星数据及卫星云微物理产品，并对实时卫星数据和卫星云微物理产品进行质控操作；将经过质控操作后的实时卫星数据和卫星云微物理产品进行时空分辨率匹配，得到训练数据集；构建基于深度学习的回归模型，并基于训练数据集对基于深度学习的回归模型进行训练；基于训练后的基于深度学习的回归模型得到反演的云微物理信息，并基于反演的云微物理信息确定飞机积冰强度信息。本发明能够在大尺度范围内三维空间上实时诊断飞机积冰强度信息，提高了飞机积冰实时监测准确率。

主权项：1.一种飞机积冰实时监测预警方法，其特征在于，包括：获取目标监测区域的实时卫星数据及卫星云微物理产品，并对所述实时卫星数据和所述卫星云微物理产品进行质控操作；将经过质控操作后的所述实时卫星数据和所述卫星云微物理产品进行时空分辨率匹配，得到训练数据集；构建基于深度学习的回归模型，并基于所述训练数据集对所述基于深度学习的回归模型进行训练；基于训练后的所述基于深度学习的回归模型得到反演的云微物理信息，并基于所述反演的云微物理信息确定飞机积冰强度信息；所述实时卫星数据包括：静止卫星红外云图中的亮温信息，所述卫星云微物理产品包括：多个垂直层的粒子有效半径产品、云中液态水含量产品和云有效温度产品；将经过质控操作后的所述实时卫星数据和所述卫星云微物理产品进行时空分辨率匹配，得到训练数据集，包括：将所述亮温信息进行归一化处理，并基于归一化处理后的所述亮温信息的时间信息，获取与所述亮温信息的时间信息相同时刻的所述卫星云微物理产品；将所述卫星云微物理产品作为真值数据，并以每一个所述真值数据为中心，获取所述真值数据周围预设范围内的亮温信息，得到训练数据集；其中，所述训练数据集包括：粒子有效半径训练数据集、云中液态水含量训练数据集及云有效温度训练数据集。

全文数据：

权利要求：

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