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龙图腾网获悉江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心)申请的专利一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警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：CN119723795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510220731.5，技术领域涉及：G08B19/02；该发明授权一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警方法及系统是由龙余良;吴建明;胡建林;李朝阳;汪如良;岳旭;赵鼎旸;陶昕宇;王嘉琦;杨华;肖雯;凌婷设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警方法及系统，该方法通过获取低空飞行器同一时期的历史气象数据、历史飞行数据、飞行器自身数据以及积冰情况；根据积冰部件的划分，分别建立对应的神经网络模型，并分别进行训练，得到对应的目标神经网络模型；实时获取低空飞行器采集各项数据，分别输入至对应的目标神经网络模型中，输出对应的积冰厚度和积冰类型；根据目标神经网络模型的输出结果，判断预设积冰部件是否达到预警标准；若是，则进行第一预警；若否，则根据各积冰部件的积冰厚度和积冰类型，进行加权处理，得到评价值；判断评价值是否大于阈值；若是，则进行第二预警，具体的，通过评估飞行器的结冰情况，可以有效降低飞行风险。

本发明授权一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于气象观测的低空飞行器结冰预警方法，其特征在于，所述方法包括： 获取低空飞行器同一时期的历史气象数据、历史飞行数据、飞行器自身数据以及积冰情况，所述历史气象数据包括温度、湿度、风速、风向、气压、降水类型以及云层相对位置，历史飞行数据包括飞行高度、飞行速度以及飞行时间，所述飞行器自身数据包括材质和表面特性，所述积冰情况包括积冰部件、积冰厚度和积冰类型； 根据积冰部件的划分，分别建立对应的神经网络模型，并分别进行训练，得到对应的目标神经网络模型，具体的，将历史气象数据、历史飞行数据以及飞行器自身数据作为所述神经网络模型的输入，将间隔预设时间的积冰厚度和积冰类型作为所述神经网络模型的输出； 实时获取低空飞行器采集的气象数据、飞行数据以及飞行器自身数据，分别输入至各积冰部件对应的目标神经网络模型中，输出对应的积冰厚度和积冰类型； 根据目标神经网络模型的输出结果，判断预设积冰部件是否达到预警标准； 若判断预设积冰部件达到预警标准，则进行第一预警； 若判断预设积冰部件未达到预警标准，则根据各积冰部件的积冰厚度和积冰类型，进行加权处理，得到评价值； 判断所述评价值是否大于阈值； 若判断所述评价值大于阈值，则进行第二预警； 获取初始规划路径，根据预警情况，调整所述初始规划路径，具体的，获取当前低空飞行器飞行位置的三维卫星云图，确定三维卫星云图中有利于缓解结冰的目标区域； 当预警情况为所述第一预警时，则根据距离当前低空飞行器飞行位置最近的第一目标区域，规划低空飞行器驶入所述第一目标区域的第一飞行路径，并根据所述第一飞行路径，调整所述初始规划路径； 当预警情况为所述第二预警时，则根据所述三维卫星云图，修正气象预测数据，并根据修正后的气象预测数据生成目标三维卫星云图，规划低空飞行器偏离所述初始规划路径程度最小的第二飞行路径，并根据所述第二飞行路径，调整所述初始规划路径，具体的，将所述初始规划路径映射至所述目标三维卫星云图中，并将所述间隔预设时间飞行路径对应的线段从所述初始规划路径中移除，形成缺口； 获取所述间隔预设时间飞行路径对应的预设空间范围中的目标气象预测数据，将所述目标气象预测数据分别输入至各积冰部件对应的目标神经网络模型中，输出对应的预测积冰厚度和预测积冰类型； 根据预测积冰厚度和预测积冰类型，确定目标规划路线； 将所述目标规划路线对应的线段合并至所述缺口处，得到所述第二飞行路径。

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江西省气象服务中心(江西省专业气象台、江西省气象宣传与科普中心)，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新区艾溪湖二路323号十楼；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”。