[发明专利]基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法及系统

说明书

本发明公开了基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法及系统，从机载飞行数据记录设备QAR中获取待分析的飞机飞行数据；将所述待分析的飞机飞行数据进行译码处理，得到航班译码结果；根据飞机飞行高度，对航班译码结果进行截取，得到译码时序数据；对译码时序数据剔除平飞数据；对剔除平飞数据的译码时序数据进行预处理，将时序数据转换为图像；将图像输入到训练后的卷积神经网络中，输出当前飞机的不稳定进近类型。

技术领域

本发明涉及飞机不稳定进近判断技术领域，特别是涉及基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

随着生活水平的提高以及航空技术的发展，人们乘坐飞机出行的频次逐渐增多，同时对航空安全提出了更高的要求。飞行安全对于航空公司的发展尤为重要，对于安全风险进行量化，检测已知的安全风险，探测未知的安全风险，制定相应的纠正方案，为航空安全的实时情况，提供客观量化指标。

飞机进近着陆阶段飞行速度变化范围大，突发情况多(近地面空气乱流等)，操作程序复杂，飞机稳定进近状态和着陆动作把控困难，是对飞行员操纵技术要求最高的阶段之一。稳定进近是保障飞机安全着陆的必要条件，因此如何识别进近阶段的不稳定性，有针对性的数据分析，寻找一种准确、高效的不稳定进近评估方法，对提高飞行员的专业技能及航空公司的安全管控尤为重要。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本发明提供了基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法及系统；

第一方面，本发明提供了基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法；

基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断方法，包括：

从机载飞行数据记录设备QAR(Quick access recorder)中获取待分析的飞机飞行数据；将所述待分析的飞机飞行数据进行译码处理，得到航班译码结果；

根据飞机飞行高度，对航班译码结果进行截取，得到译码时序数据；对译码时序数据剔除平飞数据；

对剔除平飞数据的译码时序数据进行预处理，将时序数据转换为图像；

将图像输入到训练后的卷积神经网络中，输出当前飞机的不稳定进近类型。

第二方面，本发明提供了基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断系统；

基于卷积神经网络的飞机不稳定进近判断系统，包括：

获取模块，其被配置为：从机载飞行数据记录设备QAR(Quick access recorder)中获取待分析的飞机飞行数据；将所述待分析的飞机飞行数据进行译码处理，得到航班译码结果；

截取模块，其被配置为：根据飞机飞行高度，对航班译码结果进行截取，得到译码时序数据；对译码时序数据剔除平飞数据；

预处理模块，其被配置为：对剔除平飞数据的译码时序数据进行预处理，将时序数据转换为图像；

输出模块，其被配置为：将图像输入到训练后的卷积神经网络中，输出当前飞机的不稳定进近类型。

第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器、一个或多个存储器、以及一个或多个计算机程序；其中，处理器与存储器连接，上述一个或多个计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，该处理器执行该存储器存储的一个或多个计算机程序，以使电子设备执行上述第一方面所述的方法。

第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：