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龙图腾网获悉中国民航科学技术研究院申请的专利一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析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：CN121708544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511888375.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析方法及系统是由李杉;刘瑞;张雷;杨超;李海军设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析方法及系统，其方法包括：智能头戴式摄像设备获取绕机检查作业所有检查点位的视频流数据；分析识别模型对视频流数据按照检查点位进行划分形成包含目标检测框的检查点位图像数据集；改进型YOLOv8模型包括骨干网络、颈部网络和注意力机制，骨干网络用于获取标准视频流数据库、检查点位图像数据集的多尺度特征，颈部网络进行多尺度特征融合，注意力机制用于捕捉细微特征并得到融合特征；分析识别模型对检查点位图像数据集进行关键帧的融合特征、关键帧时序信息对比得出监控分析结果。本发明深度融合图像识别技术与维修业务流程，实现了对绕机检查的部件状态与规范作业进行双重监控。

本发明授权一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的航空器维护监控预警分析方法，其特征在于：其方法包括： S1、智能头戴式摄像设备获取绕机检查作业所有检查点位的视频流数据； S2、构建以改进型YOLOv8模型为核心的分析识别模型，分析识别模型内部存储有包含所有检查点位的标准视频流数据库，分析识别模型对视频流数据按照检查点位进行划分形成包含目标检测框的检查点位图像数据集； S3、改进型YOLOv8模型包括骨干网络、颈部网络和注意力机制，骨干网络用于获取标准视频流数据库、检查点位图像数据集的多尺度特征，颈部网络进行多尺度特征融合，注意力机制用于捕捉细微特征并融合得到融合特征；改进型YOLOv8模型的骨干网络采用CSPDarknet-53网络，骨干网络末端引入有全局上下文模块，全局上下文模块通过全局平均池化、多层感知机、Sigmoid函数生成多尺度特征的权重；颈部网络采用加权双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合，表达式如下： ，其中表示多尺度特征，为特征对应的权重，为特征对应的权重，为预设常数，为加权融合后的输出特征； 注意力机制通过通道注意力分支和空间注意力分支对多尺度特征融合后的特征图进行处理得到关注细微特征的通道注意力和空间注意力并融合得到融合特征；所述改进型YOLOv8模型对标准视频流数据库、检查点位图像数据集分别处理得到所对应的融合特征； S4、分析识别模型还包括以门控循环单元网络为核心的时序上下文感知模块，时序上下文感知模块按照检查点位进行融合特征上下时序关联；时序上下文感知模块内部构建有以融合特征作为目标的多目标跟踪器，时序上下文感知模块按照检查点位将标准视频流数据库所对应的融合特征进行轨迹追踪得到上下时序关联的特征运动标准路径；所述时序上下文感知模块按照检查点位将检查点位图像数据集所对应的融合特征进行轨迹追踪得到上下时序关联的特征运动评测路径，关键帧时序信息包括特征运动标准路径和特征运动评测路径；分析识别模型按照检查点位以特征运动标准路径为基准对特征运动评测路径进行检查完整性的评估，所述监控分析结果包括检查完整性；分析识别模型按照检查点位对检查点位图像数据集进行关键帧的融合特征、关键帧时序信息对比得出监控分析结果。

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