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龙图腾网获悉四川省第七地质大队申请的专利一种多模态数据融合的无人机异常诊断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：CN121327729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511871851.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种多模态数据融合的无人机异常诊断方法及系统是由任敬;贺勇;陈睿;杨力成;杨永;王格设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合的无人机异常诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机异常诊断领域，尤其是涉及一种多模态数据融合的无人机异常诊断方法及系统。该方法包括：获取无人机多模态传感器数据，根据无人机多模态传感器数据，实时分析当前环境中的粉尘特性，生成基础粉尘风险参数集；获取无人机飞行状态参数，将无人机飞行状态参数作为动态修正因子，与基础粉尘风险参数集进行动态融合，生成动态粉尘风险影响参数集；基于此，分析动态粉尘对无人机飞行安全的影响程度，生成无人机综合动态风险等级；基于此，诊断当前粉尘风险组成情况，并生成无人机异常诊断报告。本申请在无人机异常诊断过程中，可有效支撑飞行系统进行前瞻性自适应决策，避免严重安全隐患。

本发明授权一种多模态数据融合的无人机异常诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的无人机异常诊断方法，其特征在于，包括： 获取无人机多模态传感器数据，根据所述无人机多模态传感器数据，实时分析当前环境中的粉尘特性，生成基础粉尘风险参数集； 获取无人机飞行状态参数，将所述无人机飞行状态参数作为动态修正因子，与所述基础粉尘风险参数集进行动态融合，生成动态粉尘风险影响参数集； 根据所述动态粉尘风险影响参数集，分析动态粉尘对无人机飞行安全的影响程度，生成无人机综合动态风险等级； 根据所述无人机综合动态风险等级，诊断当前粉尘风险组成情况，并生成无人机异常诊断报告； 所述根据所述无人机多模态传感器数据，实时分析当前环境中的粉尘特性，生成基础粉尘风险参数集，包括： 所述无人机多模态传感器数据包括图像光学特性数据、主动探测波形数据和介质电磁属性数据； 基于所述图像光学特性数据，分析粉尘的视觉遮蔽特性，以判别感知遮蔽型粉尘风险，并量化为感知遮蔽型粉尘风险值； 基于所述主动探测波形数据，分析粉尘的空间浓度分布与沉降特性，以判别沉积侵蚀型粉尘风险，并量化为沉积侵蚀型粉尘风险值； 基于所述介质电磁属性数据，分析粉尘对电磁信号的干扰特性，以判别导电干扰型粉尘风险，并量化为导电干扰型粉尘风险值； 根据所述感知遮蔽型粉尘风险值、所述沉积侵蚀型粉尘风险值和所述导电干扰型粉尘风险值，生成所述基础粉尘风险参数集； 所述将所述无人机飞行状态参数作为动态修正因子，与所述基础粉尘风险参数集进行动态融合，生成动态粉尘风险影响参数集，包括： 所述无人机飞行状态参数包括无人机的实时飞行姿态角数据和飞行速度矢量数据； 基于所述实时飞行姿态角数据，计算机体各表面相对于粉尘沉降方向的投影面积比，生成表征沉积风险受飞行姿态影响的动态暴露因子； 基于所述飞行速度矢量数据，计算机体与空间粉尘颗粒群的相对运动动能，生成表征侵蚀与干扰风险受飞行速度影响的动态动能因子； 将所述动态暴露因子与所述沉积侵蚀型粉尘风险值相乘，得到经飞行姿态调制后的动态沉积侵蚀风险值； 将所述动态动能因子与所述导电干扰型粉尘风险值相乘，得到经飞行速度调制后的动态导电干扰风险值； 将所述感知遮蔽型粉尘风险值、所述动态沉积侵蚀风险值和所述动态导电干扰风险值相加，生成所述动态粉尘风险影响参数集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省第七地质大队，其通讯地址为：614000 四川省乐山市市中区人民西路51号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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