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龙图腾网获悉民航机场规划设计研究总院有限公司申请的专利一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法及系统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：CN120508863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511005869.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法及系统是由孟宪锋;姜昌山;杨山;郝友诗;李飞龙;高学奎;梁继;季金文设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及机场基础设施监测技术领域，尤其涉及一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法及系统，方法包括：获取目标机场全部飞机的QAR数据，对QAR数据进行预处理，得到飞机在目标机场滑行阶段的有效数据段；在有效数据段中提取竖向加速度数据，根据飞机的机型信息对竖向加速度数据进行去噪处理，得到净化后的竖向加速度数据；对净化后的竖向加速度数据进行多域特征提取，得到时域统计特征和频域谱特征；基于预设的道面病害识别模型，根据时域统计特征和频域谱特征识别道面病害类型，计算机场道面状况评估结果；根据道面状况评估结果生成道面状况报告。本技术方案解决了传统方法存在的检测不及时、成本高、依赖人工的问题。

本发明授权一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于QAR数据的机场道面状况智能识别方法，其特征在于，包括： 获取目标机场全部飞机的QAR数据，对所述QAR数据进行预处理，得到飞机在目标机场滑行阶段的有效数据段； 在所述有效数据段中提取竖向加速度数据，根据飞机的机型信息对所述竖向加速度数据进行去噪处理，得到净化后的竖向加速度数据； 对净化后的竖向加速度数据进行多域特征提取，得到时域统计特征和频域谱特征； 建立道面病害特征模式库； 基于预设的道面病害识别模型，根据所述时域统计特征和所述频域谱特征识别道面病害类型，计算机场道面状况评估结果； 根据所述道面状况评估结果生成道面状况报告； 其中，所述道面病害特征模式库中包括：不同道面病害类型的标准差阈值、主频范围、幅值阈值和高频能量比； 所述时域统计特征包括：竖向加速度数据的均值、标准差、最大值、最小值、有效值、偏度、峰度和百分位数； 所述频域谱特征包括：主导频率、功率谱密度、各频段能量分布和谱峰特征； 基于预设的道面病害识别模型，根据所述时域统计特征和所述频域谱特征识别道面病害类型，计算机场道面状况评估结果，包括： 将所述时域统计特征和所述频域谱特征与所述道面病害特征模式库进行道面病害类型匹配； 计算各种道面病害类型的匹配度得分； 当道面病害类型的匹配度得分超过预设匹配度阈值时，确定存在对应的道面病害类型； 计算各种道面病害类型的匹配度得分，包括： 对各种道面病害类型依次执行第一判断项、第二判断项、第三判断项和第四判断项，计算道面病害类型在各判断项中的匹配度得分，将道面病害类型在全部判断项中的得分总和作为道面病害类型的最终匹配度得分； 所述第一判断项包括： 若竖向加速度数据的标准差大于当前道面病害类型的标准差阈值，根据第一权重、竖向加速度数据的标准差，以及基线标准差计算当前道面病害类型在当前判断项的得分，执行下一判断项；若否，将当前判断项的得分记为0，执行下一判断项； 所述第二判断项包括： 若竖向加速度数据的主导频率符合当前道面病害类型的主频范围，根据第二权重和第一预设系数计算当前道面病害类型在当前判断项的得分，执行下一判断项；若否，将当前判断项的得分记为0，执行下一判断项； 所述第三判断项包括： 若竖向加速度数据的最大加速度值大于当前道面病害类型的幅值阈值，根据第三权重、竖向加速度数据的最大加速度值，以及当前道面病害类型的幅值阈值计算当前道面病害类型在当前判断项的得分，执行下一判断项；若否，将当前判断项的得分记为0，执行下一判断项； 所述第四判断项包括： 若时域统计特征和频域谱特征中的异常点比例大于预设异常比例阈值，根据第四权重、时域统计特征和频域谱特征中的异常点比例，以及第二预设系数计算当前道面病害类型在当前判断项的得分，执行下一判断项；若否，将当前判断项的得分记为0； 其中，第一权重大于第三权重大于第二权重大于第四权重。

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