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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别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：CN121482695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610024429.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别方法及系统是由张熙;张奥华;彭俊榕;魏麟设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及通航飞机飞行参数识别领域，具体涉及一种基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别方法及系统。方案包括通过座舱摄像装置采集包含电子综合显示器的座舱视频，经过预处理后得到标准化电子显示器图像序列，在此基础上构建支持网络深度、宽度、卷积核尺寸和输入分辨率四个维度可变的渐进扩展一次性超网络，并结合知识蒸馏训练共享骨干网络，在骨干网络上设置飞行参数显示区域检测头、飞行参数数值识别头和时序一致性建模头，自动选取满足不同机载平台算力约束的目标子网络部署于机载推理模块，利用多任务损失函数进行联合优化，实现对空速、姿态、航向、高度、垂直速度等飞行参数的统一识别。本发明适用于通航飞机飞行参数识别。

本发明授权基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于渐进扩展一次性网络的飞行参数多任务识别方法，其特征在于，包括： S1、座舱数据采集与预处理，获得用于训练和推理的标准化飞行参数显示序列图像； S2、渐进扩展一次性网络的构建与训练； 构建支持网络深度、网络宽度、卷积核尺寸和输入分辨率四个维度弹性的超网络作为共享骨干网络，采用渐进扩展训练策略，基于标准化飞行参数显示序列图像，从预设的最小配置开始训练，在保持已学习参数的基础上，依次在深度维度、宽度维度、卷积核尺寸维度和输入分辨率维度进行扩展，并在每一扩展阶段利用上一阶段网络作为教师网络，通过知识蒸馏约束新阶段网络输出，使所述共享骨干网络在多种结构配置下均具备飞行参数识别能力； S3、多任务飞行参数识别网络的构建与联合训练； 在所述共享骨干网络的输出特征之上，构建包括飞行参数显示区域检测头、飞行参数数值识别头以及时序一致性建模头的多任务网络； 所述飞行参数显示区域检测头用于对电子综合显示器中的空速、高度、姿态、航向以及垂直速度参数显示区域进行定位检测； 所述飞行参数数值识别头用于在所述飞行参数显示区域内对刻度、数字字符或指针位置进行细粒度识别，输出对应的飞行参数数值； 所述时序一致性建模头用于基于相邻多帧标准化飞行参数显示序列图像，对各帧飞行参数识别结果进行时序特征建模和一致性约束，抑制由强光反射与座舱抖动引起的瞬时异常跳变； 基于多任务损失函数对共享骨干网络及各检测头进行联合训练，使得检测任务、识别任务和时序一致性任务在共享特征空间内协同优化； S4、多目标结构搜索与目标子网络选取； 在完成训练的渐进扩展一次性网络上，以飞行参数识别准确率或平均绝对误差为第一优化目标，以机载计算平台上的推理延迟、浮点运算量和或模型参数量为第二优化目标，利用基于精度预测模型和硬件时延查找表的多目标进化搜索算法，在不重新训练网络权重的前提下，从所述超网络的结构空间中筛选得到满足预设资源约束条件的飞行参数识别目标子网络； S5、机载部署与实时飞行参数识别； 将得到的飞行参数识别目标子网络部署于通航飞机机载计算平台中，在飞行过程中对实时采集的座舱数据执行步骤S1的预处理过程，并将得到的标准化飞行参数显示序列图像输入所述目标子网络，依次通过飞行参数显示区域检测头、飞行参数数值识别头及时序一致性建模头，输出空速、姿态、航向、高度和垂直速度飞行参数的实时识别结果。

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