原始名称记载: 北京智网易联科技有限公司

本发明公开了一种复杂低空空域数字化表达以及多维数据空间构建方法及系统，应用于无人机管理技术领域。包括以下步骤：采集目标低空空域的三维地理数据，构建地理信息模型；采用自适应复杂度方案将目标低空空域划分为多个子区域，为每个子区域赋予一个对应的标识；对子区域进行静态数据绑定和动态数据绑定；结合所有子区域的地理信息模型、标识、静态数据和动态数据构建目标低空空域的数字孪生体，基于实时数据进行更新，用于实现无人机的路径规划以及风险预警。本发明能够精确描述复杂城市环境下的可用空域，通过实时数据驱动更新响应突发情况，提升安全性，为大规模、多无人机的协同路径规划以及冲突预测提供了数据支撑。

本发明公开了一种基于光学字符识别的涉密数据传输方法和装置，基于光学字符识别的涉密数据传输适用于从高密级系统向低密级系统单向传输数据，该方法包括：以图像形式从高密级系统中输出涉密数据；在隔离环境中，对图像形式的涉密数据进行光学字符识别处理，将其解析并转录为结构化的文本数据；调用敏感信息检测引擎对文本数据进行扫描，并基于扫描结果对文本数据中的敏感信息进行标记；针对每一敏感信息，结合其上下文内容，通过语境分析判定其敏感等级，并根据预定义的脱敏策略映射关系，采用与其敏感等级对应的脱敏策略进行脱敏处理；将完成脱敏处理的文本数据，传输至低密级系统。

本发明公开了一种无人机航线飞行的区间联锁控制方法和装置，无人机航线飞行的区间联锁控制方法在计算设备中执行，该方法包括：将无人机的飞行航线划分为多个飞行区间；实时监控各飞行区间的区间状态，区间状态至少包括空闲状态和非空闲状态；当接收到无人机申请驶入目标区间的请求时，根据目标区间的区间状态执行联锁判定，以通过判定结果确定无人机的飞行策略。该方法将航线划分为若干区间，再利用联锁判定机制，实现无人机在航线区间内的安全有序运行，显著提升无人机航线飞行的安全性，防止多机同区间冲突。

本发明公开了一种多源异构数据清洗方法，涉及数据处理技术领域。包括：采集低空空域的多源数据，将多源数据划分为不同数据类型；构建可动态更新的特征库，调用特征库对分类后的多源数据进行归一化处理，转换为统一格式的结构化数据；构建空域场景感知模型，通过时序分析输出数据异常概率，根据预设阈值判定异常数据及异常类型；针对不同异常类型匹配对应的修复策略，完成修复后将数据输入空域场景感知模型进行二次验证，判定修复是否合格；对修复合格的清洗数据进行可信存证，当数据变化满足预设条件时，重复上述步骤进行数据重新清洗并更新存证信息。本发明提高了数据清洗的效率与准确性，同时保障了数据的可信度。

本发明公开了一种基于三维场景的无人机多源异构数据融合方法及系统。涉及多源异构数据融合技术领域，方法包括：步骤1：获取无人机飞行数据以及三维场景数据；步骤2：分别对所述无人机飞行数据和三维场景数据进行预处理；步骤3：根据预处理后的无人机飞行数据和三维场景数据计算拓扑匹配度；步骤4：根据拓扑匹配度结合联合概率密度关联模型计算无人机飞行数据与三维场景数据的融合权重；步骤5：根据融合权重对无人机飞行数据以及三维场景数据进行融合，并将融合结果进行可视化。本发明能够有效提升数据可信度，通过拓扑匹配度筛选空间一致数据，结合联合概率密度模型量化可信度，避免了无人机传感器误差与三维场景的建模偏差问题。

本发明公开了一种基于北斗网格码的低空领域多源异构数据统一转换方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：对构建的多源异构数据集进行解析，提取关键信息；基于北斗网格码，根据数据类型动态调整编码精度，将解析后的各数据的时空戳转换为统一的北斗网格时空坐标；建立多源异构数据集与预设的统一数据格式之间的映射关系，根据映射关系将对齐后的数据转换为符合统一数据格式的数据；对转换后符合统一数据格式的数据进行质量校验，得到高质量且符合统一数据格式的数据后将其与对应的北斗网格码关联存储。本发明可以打破数据壁垒，实现数据在统一框架下的高效融合与精准表达，为低空领域的智能化管理和决策提供高质量的数据支持。

本发明公开了一种多源异构的无人机和三维场景数据标准化方法，涉及异构数据处理技术领域。包括以下步骤：采集无人机数据以及三维场景空天数据，确定不同数据源；根据数据源类型构建数据映射关系，从多源数据中提取待处理数据字段，构建第一数据集；对第一数据集进行处理获得第二数据集，将第二数据集进行标准化处理获得目标数据集；令目标数据集作为标准化数据，作为标准化输出结果。本发明将不同来源、不同结构的数据转化为统一、规范、可互操作的目标数据集，为后续的数据挖掘、分析与应用打下基础。