中国人民解放军海军航空大学任利强获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116935106B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310828795.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法及装置是由任利强;王海鹏;潘新龙;韩维;贾舒宜;万兵;宋山松;王翔;李超;张杨;柳昱设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于飞行训练数据智能处理技术领域，具体涉及一种飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法及装置。该方法包括：采集飞行模拟器记录的飞行员飞行训练原始数据，并进行数据预处理；将预处理后的飞行数据转换为二维飞行轨迹俯视图像数据，并进行图像预处理，构建训练数据集；构建用于飞行模拟训练数据可用性识别的深度神经网络模型；使用训练集对深度神经网络模型进行训练；使用测试集对训练好的模型进行评估；利用训练好的深度神经网络模型对新采集的飞行模拟训练数据进行可用性识别。本发明可以自动对飞行模拟训练数据的可用性进行有效分析和精确识别，为相关人员和下游业务提供可用的模拟训练数据，有助于提高飞行员训练的效率和质量。
本发明授权飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种飞行员飞行模拟训练数据可用性智能识别方法，其特征在于，该方法包括： S1、采集飞行模拟器记录的飞行员飞行训练原始飞行数据，并进行数据预处理； S2、将预处理后的飞行数据转换为二维飞行轨迹俯视图像数据，并经图像预处理后构建训练数据集； S3、构建用于飞行模拟训练数据可用性识别的深度神经网络模型； S4、创建损失函数，使用训练集对模型进行训练； S5、使用测试集对模型进行评估； S6、使用训练好的深度神经网络模型对新采集的飞行模拟训练数据进行可用性识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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