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龙图腾网获悉湖南瑞仪卡电子科技有限公司申请的专利一种低空无人机气象保障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：CN120044638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510202138.8，技术领域涉及：G01W1/02；该发明授权一种低空无人机气象保障系统是由董安;文婧;李东海设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空无人机气象保障系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空无人机气象保障系统，涉及了气象监测技术领域，为无人机平台内部署的若干架无人机构建管控指令集，以控制无人机进行低空作业，并实时获取无人机低空作业时的飞行参数，用以监管无人机的飞行实况状态，并决定是否参与飞行控制，通过低空作业的无人机拍摄不同时间区段和位置区域下的气象云图，在每个无人机本地终端内叠加处理为所监测位置区域的气象云图集，构建数据交互网与每个无人机进行双向数据交互，将每个无人机内存储的气象云图集导入至数据交互网中，并解析全部的气象云图集，得出不同位置区域的实况气象条件，最终对实况气象条件不达标的位置区域执行保障措施。

本发明授权一种低空无人机气象保障系统在权利要求书中公布了：1.一种低空无人机气象保障系统，包括监测中心，其特征在于，所述监测中心通信连接有无人机管控模块、气象监测模块、数据交互模块、数据解析模块以及气象保障模块； 所述无人机管控模块用于为无人机平台内部署的若干架无人机构建管控指令集，进而控制无人机进行低空作业，并实时获取无人机进行低空作业时的飞行参数，通过飞行参数监管无人机的飞行实况状态，并决定是否参与飞行控制； 所述气象监测模块用于通过低空作业的无人机拍摄不同时间区段以及位置区域下的气象云图，并在每个无人机本地终端内叠加处理为所监测位置区域的气象云图集； 所述数据交互模块用于构建数据交互网，通过数据交互网与每个无人机进行双向数据交互，进而将每个无人机内存储的气象云图集导入至数据交互网中； 所述数据解析模块用于解析数据交互网中全部的气象云图集，进而得出不同位置区域的实况气象条件； 所述气象保障模块用于对实况气象条件不达标的位置区域执行保障措施； 通过低空作业的无人机拍摄不同时间区段以及位置区域下的气象云图的过程包括： 每个无人机负责对一个位置区域进行低空作业，设置编号为i的无人机对应低空作业的开始时间以及结束时间，并分别记作Start[i]以及End[i]，进而获得编号为i的无人机的作业总时长，记作T[i]； T[i]＝|End[i]－Start[i]|； 设置成像控制时长，并记作t； 根据每架无人机的作业总时长以及成像控制时长，得出每架无人机对应的拍摄频次，将编号为i的无人机对应执行低空作业时的拍摄频次记作N[i]，则有N[i]＝T[i]t； 按照每架无人机对应的拍摄频次，将各个无人机对应的作业总时长划分为各自对应的N[i]个时间区段，每架无人机在自身的N[i]个时间区段内进行相应次数气象云图的拍摄，进而得到无人机所在位置区域的若干时间区段下的若干气象云图； 在每个无人机本地终端内叠加处理为所监测位置区域的气象云图集的过程包括： 每个无人机内设置有本地终端用于对无人机所获得的全部气象云图进行叠加处理，叠加处理的内容为：按照时间由先至后的顺序，依次对每幅气象云图进行图像矫正、特征分析以及区间判定； 通过图像矫正将气象云图转换为标准待操作图； 通过特征分析得出标准待操作图对应的若干个特征点云，每个特征点云关联标注有相应的点云参照信息以及点云离散度； 设置进行区间判定的点云维度簇，点云维度簇包括高维区间簇、中维区间簇以及低维区间簇，不同点云维度簇关联有相应的离散区间； 将高维区间簇、中维区间簇以及低维区间簇各自的离散区间分别记作Ω1、Ω2以及Ω3，将特征点云的点云离散度记作τ； 将τ∈Ω1的全部特征点云聚类为高维气象云图； 将τ∈Ω2的全部特征点云聚类为中维气象云图； 将τ∈Ω3的全部特征点云聚类为低维气象云图； 对处于同一位置区域下的高维气象云图、中维气象云图以及低维气象云图进行叠加，得到相应位置区域下的气象云图集，重复上述操作，进而得到每个位置区域下对应的气象云图集； 构建数据交互网，通过数据交互网与每个无人机进行双向数据交互，进而将每个无人机内存储的气象云图集导入至数据交互网中的过程包括： 配置数据交互网的网络环境，创建数据交互网对应的若干个交互端口，判断网络环境是否处于正常状态； 若是，通过数据交互网为每个无人机分配一个交互端口，并录入交互文件至交互端口内，通过交互文件测试数据交互网与无人机之间的双向数据交互是否成功搭建； 若是，则将每个无人机内存储的气象云图集导入至数据交互网中； 若否，则定位出双向数据交互处于异常的数据交互方向，检索出造成当前数据交互方向处于异常的数据信息，并输入至预设的历史数据库内，匹配解决异常的处理步骤工序； 若否，则对数据交互网进行数据清洗，将数据交互网内的异常数据或疑似异常数据筛入至预设的数据隔离区，统计疑似异常数据的异常概率，根据异常概率继续将疑似异常数据划分为正常数据和异常数据，剔除异常数据，并将正常数据回传至数据交互网。

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