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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司天津市分公司申请的专利一种基于大数据的飞行航线智能规划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：CN121612311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610141990.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于大数据的飞行航线智能规划方法及系统是由郭强;黄粤;薛楠;李玮;翟科;宁业栋;冯喆设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的飞行航线智能规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的飞行航线智能规划方法及系统，方法包括多源飞行航线数据获取、障碍物集群构建、高密度障碍区域识别、设计分层规划代价函数、飞行规划路线参数优化和飞行航线智能规划。本发明涉及数据处理技术领域，具体是指一种基于大数据的飞行航线智能规划方法及系统，本方案创新性提出多维度高密度障碍区域识别机制以及设计分层规划代价函数协同技术方案，增强了飞行安全性，提升了避障效率；创新提出引入密度感知初始化策略和双层颗粒球合并策略，对聚类算法进行改进，提高聚类准确性和稳定性；采用自适应探索策略与二次插值策略改进优化算法，提高了航线参数优化的效率与最优解质量，实现了飞行规划路线参数的精准优化。

本发明授权一种基于大数据的飞行航线智能规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的飞行航线智能规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：多源飞行航线数据获取，通过数据采集操作和数据优化处理，得到飞行航线规划优化数据； 步骤S2：障碍物集群构建，具体为在构建障碍物分组聚类算法过程中引入基于密度感知初始化策略的自适应粒球生成及基于双层颗粒球合并策略的核心障碍物颗粒球合并对聚类算法的改进，从而完成障碍物分组聚类算法的构建，随后将数据输入到障碍物分组聚类算法中，输出实时障碍物集群划分结果； 步骤S3：高密度障碍区域识别，具体为首先计算集群飞行风险预测值，随后融合障碍物集群的距离参数计算得到集群密度参数，将其与预设密度参数阈值对比，筛选高密度障碍物集群，最后界定高密度障碍区域，得到高密度障碍区域识别结果； 步骤S4：设计分层规划代价函数，具体为生成M条候选飞行规划路线，再基于所有候选飞行规划路线经过的高密度障碍区域数量的平均值，得到规划参考指数，将其与预设规划阈值对比，动态匹配基础安全平稳约束函数与高密度风险强化约束函数，得到该飞行区域对应的规划代价函数； 步骤S5：飞行规划路线参数优化，具体为基于自适应探索策略与二次插值策略构建改进优化算法，对飞行规划路线参数组合作为优化对象，并将规划代价函数作为目标函数进行迭代优化，得到最优飞行规划路线参数组合； 步骤S6：飞行航线智能规划，具体为基于最优飞行规划路线参数组合，生成飞行航线，实现飞行航线的自适应智能化规划。

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中国铁塔股份有限公司天津市分公司，其通讯地址为：300020 天津市和平区小白楼街唐山道58号3层；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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