(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211512558.9 (22)申请日 2022.11.29 (71)申请人 中国人民解 放军国防科技大 学 地址 410073 湖南省长 沙市开福区德雅路 109号 (72)发明人 沈淳　李健兵　高航　唐伟伟　 张千千　 (74)专利代理 机构 长沙国科天河知识产权代理 有限公司 432 25 专利代理师 邱轶 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) G01S 17/88(2006.01) G01M 9/06(2006.01)G01M 9/08(2006.01) B64F 5/60(2017.01) (54)发明名称 基于深度学习的飞机尾流识别及强度分级 方法及装置 (57)摘要 本申请涉及一种基于深度学习的飞机尾流 识别及强度分级方法及装置。 所述方法包括： 对 飞机机型分类标准中的所有飞机进行速度环量 计算， 得到飞机尾流单涡旋的强度； 根据飞机尾 流单涡旋的强度建立飞机尾流强度分级体系； 根 据标签识别工具从多普勒速度分布中获取飞机 尾流单涡旋多普勒速度分布， 利用飞机尾流单涡 旋多普勒速度分布和飞机尾流强度分级体系构 建飞机尾流标签训练集； 利用损失函数和飞机尾 流标签训练集对YOLOv5s深度学习框架进行优 化， 得到优 化后的YOL Ov5s深度学习模型； 根据优 化后的YOLOv5s深度学习模型进行 飞机尾流识别 和强度分级。 采用本方法能够提高飞机尾流识别 鲁棒性和降低计算 量。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115526279 A 2022.12.27 CN 115526279 A 1.一种基于深度学习的飞机尾流识别及强度分级方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 利用激光雷达探测系统， 以激光雷达为原点建立平面坐标系， 通过激光雷达上下扫描 飞机尾流得到多普勒速度分布； 对飞机机型分类标准中的所有飞机进行速度环量计算， 得到飞机尾流单涡旋的强度； 根据所述飞机尾流单涡旋的强度建立飞机尾流强度分级体系； 根据标签识别 工具从所述多普勒速度分布中获取飞机尾流单涡旋多普勒速度分布， 利 用所述飞机尾流单涡旋多普勒速度分布和所述飞机尾流强度分级体系构建飞机尾流标签 训练集； 构建训练损失函数； 利用所述损失函数和所述飞机尾流标签训练集对YOLOv5s深度学 习框架进行优化， 得到优化后的YOLOv5s深度学习模型； 根据所述优化后的YOLOv5s深度学习模型进行飞机尾流识别和强度分级。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对飞机机型分类标准中的所有飞机进行速 度环量计算， 得到飞机尾流单涡旋的强度， 包括： 对飞机机型分类标准中的所有飞机进行速度环量计算， 得到飞机尾流单涡旋的强度为 其中， 为飞机重量， 为重力加速度， 为空气密度， 为飞机翼展， 为飞机飞行 速度。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据 所述飞机尾流单涡旋的强度建立飞机 尾流强度分级体系， 包括： 根据所述飞机尾流强度计算结果建立基于飞机尾流强度的六个等级强度级别包括第 一强度级别、 第二 强度级别、 第三 强度级别、 第四强度级别、 第五强度级别和第六强度级别； 所述第一强度级别对应的尾流速度环量范围为 ； 所述第二强度级别对应的尾流速 度环量范围为 ； 所述第三强度级别对应的尾流速度环量范围为 ； 所述第四强度级别对应的尾流速度环量范围为 ； 所述第五强 度级别对应的尾流速度环量范围为 ； 所述第六强度级别对应的尾流速度环量 范围为 。 4.根据权利要求1至 3任意一项所述的方法， 其特 征在于， 构建训练损失函数为 其中， 为预测框与目标框的交汇比例， 和 分别为预测框和目标框， 为 预测框和目标框的欧拉距离， 为涵盖预测 框和目标框的框架的对角线长度， 和 为涵 盖预测框和目标框的框架的宽和高。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 利用激光雷达探测系统， 以激光雷达为原 点建立平面 坐标系， 通过激光雷达上 下扫描飞机尾流得到多普勒速度分布， 包括： 在机场跑道 的一侧设置激光雷达， 并以激光雷达为原点， 在穿过原点且与机场跑道正 交的平面上建立xoy坐标系， 通过激光雷达在xoy平面上来回上下扫描飞机尾流， 得到多普 勒速度在xoy平面上的分布。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526279 A 26.一种基于深度学习的飞机尾流识别及强度分级装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 建立多普勒速度分布模块， 用于利用激光雷达探测系统， 以激光雷达为原点建立平面 坐标系， 通过激光雷达上 下扫描得到多普勒速度分布； 建立飞机尾流强度分级体系 模块， 用于对飞机机型分类标准中的所有飞机进行速度环 量计算， 得到飞机尾流单涡旋的强度； 根据所述飞机尾流单涡旋的强度建立飞机尾流强度 分级体系； 模型训练和尾流识别模块， 用于根据标签识别工具从所述多普勒速度分布中获取飞机 尾流单涡旋多普勒速度分布， 利用所述 飞机尾流单涡旋多普勒速度分布和所述飞机尾流 强 度分级体系构建飞机尾流标签训练集； 构建训练损失函数； 利用所述损失函数和所述飞机 尾流标签训练集对YOLOv5s深度学习框架进行优化， 得到优化后的YOLOv5s深度学习模型； 根据所述优化后的YOLOv5s深度学习模型进行飞机尾流识别和强度分级。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526279 A 3