CN111846275B - 一种航空器清洁管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及航空器清洁技术领域,公开了一种航空器清洁管理系统,包括:控制端、清洁端、检查端、航空器、图像数据库以及处理端,控制端用于生成清洁任务以及检查任务,处理端,连接于图像数据库,并配置有图像比对模块;处理端接收到待比对图像信息时,根据对应的检查定位信号从图像数据库中筛选对应的基准图像信息,图像比对模块配置有第一比对策略,第一比对策略包括第一比对阈值,第一比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,当所述图像相似值大于比第一对阈值时,输出比对通过的比对结果,当图像相似值小于比第一对阈值时,输出比对不通过的比对结果,并将该比对结果发送至清洁端。
Description
技术领域
本发明涉及航空器清洁技术领域,尤其涉及一种航空器清洁管理系统。
背景技术
航空器指的是能在大气层内进行可控飞行的飞行器,其中飞机是较为常见的一种航空器,飞机作为一种重要的民用交通工具,在其飞行和停放期间,会受到来自地面、海洋、工业废气等方面的污染,其外表的各个部件上不可避免地会沉积卤盐、灰尘和油污、砂子等污染物。另外,为了向乘客提供良好的乘坐环境,还需要在飞机起飞前或飞机降落后对飞机内部进行全面的清洁。
目前,机场配置有专门的清洁工作人员对飞机的各个部位进行清洁,同时配置有检查人员对飞机的清洁进行检查,然而清洁人员与检查人员的工作各自独立开展,两者之间缺少配合,导致整体的工作效率较低。
发明内容
本发明意在提供一种航空器清洁管理系统,以克服现有技术清洁飞机效率较低的问题。
为达到上述目的,本发明的基本方案如下:
一种航空器清洁管理系统,包括:
控制端,用于生成清洁任务以及检查任务,所述清洁任务关联有清洁项目,所述检查任务关联有检查项目;
清洁端,用于接收清洁任务,并根据清洁任务关联的清洁项目生成清洁请求;
检查端,用于接收检查任务,并根据检查任务关联的检查项目生成检查请求;所述检查端还配置有图像采集装置,所述图像采集装置用于生成待比对图像信息;
航空器,在航空器内定义若干清洁区域,所述清洁区域内安装有定位装置,所述定位装置配置有定位响应模块,所述定位响应模块响应于清洁端和检查端,定位响应模块用于接收清洁请求同时生成清洁定位信号,并将清洁定位信号发送至控制端,控制端根据清洁定位信号生成检查任务,并将检查任务发送至检查端,检查端根据检查任务关联的检查项目生成检查请求,定位响应模块接收检查请求同时生成检查定位信号;
图像数据库,对应所述清洁区域预置有基准图像信息以及每一基准图像信息对应的检查定位信号;
处理端,连接于图像数据库,并配置有图像比对模块;所述处理端接收到待比对图像信息时,根据对应的检查定位信号从所述图像数据库中筛选对应的基准图像信息,所述图像比对模块配置有第一比对策略,所述第一比对策略包括第一比对阈值,所述第一比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,当所述图像相似值大于比第一对阈值时,输出比对通过的比对结果,当所述图像相似值小于第一比对阈值时,输出比对不通过的比对结果,并将该比对结果发送至清洁端。
进一步地,所述处理端配置有特征识别模块,所述特征识别模块能够识别待比对图像信息中的像素点,所述特征识别模块配置有识别策略,所述识别策略包括识别阈值,且所述识别策略配置有识别步骤;
识别步骤一:所述识别策略计算待比对图像信息中的像素点与基准图像信息的的像素点的误差值;
识别步骤二:所述识别策略筛选小于识别阈值的误差值所对应的像素点作为辨识点,并根据所述辨识点生成所述误差区域;
识别步骤三:所述误差区域从所述待比对图像信息中确定误差图块,根据所述误差图块生成补偿任务,将所述补偿任务发送至清洁端。
进一步地,每一不同的定位装置对应的待比对图像信息的识别阈值不同。
进一步地,所述待比对图像信息的识别阈值根据所述清洁定位信号生成。
进一步地,所述图像数据库还包括有若干特征图块以及特征图块对应的特征类,当所述特征识别模块确定误差图块时,所述特征识别模块根据误差图块从所述图像数据库中调取与所述误差图块最接近的特征图块,并将对应的特征类发送至清洁端。
进一步地,所述图像数据库配置有图块比对模块,所述图块比对模块配置有第二比较策略,所述第二比较策略包括第二比对阈值,所述第二比对策略计算误差图块与其最接近的特征图块的图块相似值,当所述图像相似值小于第二对阈值时,输出比对不通过通的比对结果,将该误差图块定义为异常图块,并根据异常图块新建特征类并关联存储至图像数据库。
进一步地,所述处理端包括清洁效果评价模块,所述清洁效果评价模块用于对清洁后的清洁区域进行评价,并将评价结果进行存储。
与现有技术相比本方案的有益效果是:
1、控制端生成清洁任务并发送至清洁端,清洁端配置清洁任务,并根据清洁任务关联的清洁项目生成清洁请求,定位响应模块接收清洁请求同时生成清洁定位信号,并将清洁定位信号发送至控制端,控制端根据清洁定位信号生成检查任务,并将检查任务发送至检查端,使得清洁端与检查端相互关联,提高了整体工作效率。
2、航空器的各个清洁区域对应的基准图像信息通过预先录入的方式存储到图像数据库中,保证了基准图像信息的精确可靠;处理端接收到待比对图像信息,根据对应的检查定位信号从所述图像数据库中筛选对应的基准图像信息,图像比对模块中的比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,输出比对结果;根据比对结果即可获取清洁人员执行清洁任务的完成质量,提高检查的准确度。
3、处理端配置的特征识别模块能够识别待比对图像信息中的像素点,并根据特征识别模块配置的识别策略从所述待比对图像信息中确定误差图块,根据所述误差图块生成补偿任务,将所述补偿任务发送至清洁端;当待比对图像信息中存在误差图块时,即表明清洁工作未达到预期的清洁效果,通过误差图块生成补偿任务并发送至清洁端,可以根据补偿任务进行补偿清洁工作,既可以提高清洁效果又能提高清洁效率。
4、第二比对策略计算误差图块与其最接近的特征图块的图块相似值,当所述图像相似值小于第二对阈值时,输出比对不通过通的比对结果,将该误差图块定义为异常图块,并根据异常图块新建特征类并关联存储至图像数据库;后台工作人员可以通过肉眼识别该异常图块,并对新建特征类进行定义,已达到及时更新特征类的目的。
附图说明
图1为本发明的系统架构图;
图2为本发明的清洁管理流程图;
图3为本发明的特征识别流程图。
说明书附图中的附图标记包括:控制端1、清洁端2、定位装置3、航空器4、图像采集装置5、检查端6、处理端7、图像数据库8。
具体实施方式
下面结合说明书附图,并通过具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
实施例:
一种航空器4清洁管理系统,如图1所示,包括:
控制端1,用于生成清洁任务以及检查任务,清洁任务关联有清洁项目,检查任务关联有检查项目;
清洁端2,用于接收清洁任务,并根据清洁任务关联的清洁项目生成清洁请求;
检查端6,用于接收检查任务,并根据检查任务关联的检查项目生成检查请求;
检查端6还配置有图像采集装置5,图像采集装置5用于生成待比对图像信息;
航空器4,在航空器4内定义若干清洁区域,清洁区域内安装有定位装置3,定位装置3配置有定位响应模块,定位响应模块响应于清洁端2和检查端6,定位响应模块用于接收清洁请求同时生成清洁定位信号,并将清洁定位信号发送至控制端1,控制端1根据清洁定位信号生成检查任务,并将检查任务发送至检查端6,检查端6根据检查任务关联的检查项目生成检查请求,定位响应模块接收检查请求同时生成检查定位信号;
图像数据库8,对应清洁区域预置有基准图像信息以及每一基准图像信息对应的检查定位信号;
处理端7,连接于图像数据库8,并配置有图像比对模块;所述处理端7接收到待比对图像信息时,根据对应的检查定位信号从所述图像数据库8中筛选对应的基准图像信息,所述图像比对模块配置有第一比对策略,所述第一比对策略包括第一比对阈值,所述第一比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,当所述图像相似值大于比第一对阈值时,输出比对通过的比对结果,当所述图像相似值小于第一比对阈值时,输出比对不通过的比对结果,并将该比对结果发送至清洁端2。
处理端7配置有特征识别模块,特征识别模块能够识别待比对图像信息中的像素点,特征识别模块配置有识别策略,识别策略包括识别阈值,待比对图像信息的识别阈值根据清洁定位信号生成,且每一不同的定位装置3对应的待比对图像信息的识别阈值不同;
识别策略配置有识别步骤,识别步骤一:识别策略计算待比对图像信息中的像素点与基准图像信息的的像素点的误差值;识别步骤二:识别策略筛选小于识别阈值的误差值所对应的像素点作为辨识点,并根据辨识点生成误差区域;识别步骤三:误差区域从待比对图像信息中确定误差图块,根据误差图块生成补偿任务,将补偿任务发送至清洁端2。
图像数据库8还包括有若干特征图块以及特征图块对应的特征类,当特征识别模块确定误差图块时,特征识别模块根据误差图块从图像数据库8中调取与误差图块最接近的特征图块,并将对应的特征类发送至清洁端2。
图像数据库8还配置有图块比对模块,所述图块比对模块配置有第二比较策略,所述第二比较策略包括第二比对阈值,所述第二比对策略计算误差图块与其最接近的特征图块的图块相似值,当所述图像相似值小于第二对阈值时,输出比对不通过通的比对结果,将该误差图块定义为异常图块,并根据异常图块新建特征类并关联存储至图像数据库8。
处理端7还包括清洁效果评价模块,所述清洁效果评价模块用于对清洁后的清洁区域进行评价,并将评价结果进行存储。
本方案具体实施方式如下:
如图2所示,控制端1生成清洁任务并发送至清洁端2,清洁端2配置清洁任务,并根据清洁任务关联的清洁项目生成清洁请求,定位响应模块接收清洁请求同时生成清洁定位信号,并将清洁定位信号发送至控制端1,控制端1根据清洁定位信号生成检查任务,并将检查任务发送至检查端6,检查端6根据检查任务关联的检查项目生成检查请求,定位响应模块接收检查请求同时生成检查定位信号,并根据对应的检查定位信号生成待比对图像信息。
处理端7接收到待比对图像信息,根据对应的检查定位信号从所述图像数据库8中筛选对应的基准图像信息,图像比对模块的第一比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,当图像相似值大于比第一对阈值时,输出比对通过的比对结果,当图像相似值小于第一比对阈值时,输出比对不通过的比对结果,并将该比对结果发送至清洁端2。
同步地,如图3所示,处理端7的特征识别模块识别待比对图像信息中的像素点,识别策略计算待比对图像信息中的像素点与基准图像信息的的像素点的误差值,识别策略筛选小于识别阈值的误差值所对应的像素点作为辨识点,并根据所述辨识点生成所述误差区域,误差区域从所述待比对图像信息中确定误差图块,根据所述误差图块生成补偿任务,将所述补偿任务发送至清洁端2。
第二比对策略计算误差图块与其最接近的特征图块的图块相似值,当所述图像相似值小于第二对阈值时,输出比对不通过通的比对结果,将该误差图块定义为异常图块,并根据异常图块新建特征类并关联存储至图像数据库8。
以上的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (6)
1.一种航空器清洁管理系统,其特征在于:
包括:
控制端,用于生成清洁任务以及检查任务,所述清洁任务关联有清洁项目,所述检查任务关联有检查项目;
清洁端,用于接收清洁任务,并根据清洁任务关联的清洁项目生成清洁请求;
检查端,用于接收检查任务,并根据检查任务关联的检查项目生成检查请求;所述检查端还配置有图像采集装置,所述图像采集装置用于生成待比对图像信息;
航空器,在航空器内定义若干清洁区域,所述清洁区域内安装有定位装置,所述定位装置配置有定位响应模块,所述定位响应模块响应于清洁端和检查端,定位响应模块用于接收清洁请求同时生成清洁定位信号,并将清洁定位信号发送至控制端,控制端根据清洁定位信号生成检查任务,并将检查任务发送至检查端,检查端根据检查任务关联的检查项目生成检查请求,定位响应模块接收检查请求同时生成检查定位信号;
图像数据库,对应所述清洁区域预置有基准图像信息以及每一基准图像信息对应的检查定位信号;
处理端,连接于图像数据库,并配置有图像比对模块;所述处理端接收到待比对图像信息时,根据对应的检查定位信号从所述图像数据库中筛选对应的基准图像信息,所述图像比对模块配置有第一比对策略,所述第一比对策略包括第一比对阈值,所述第一比对策略计算待比对图像信息和基准图像信息的图像相似值,当所述图像相似值大于比第一对阈值时,输出比对通过的比对结果,当所述图像相似值小于第一比对阈值时,输出比对不通过的比对结果,并将该比对结果发送至清洁端,根据比对结果即可获取清洁人员执行清洁任务的完成质量;
所述处理端配置有特征识别模块,所述特征识别模块能够识别待比对图像信息中的像素点,所述特征识别模块配置有识别策略,所述识别策略包括识别阈值,且所述识别策略配置有识别步骤;
识别步骤一:所述识别策略计算待比对图像信息中的像素点与基准图像信息的像素点的误差值;
识别步骤二:所述识别策略筛选小于识别阈值的误差值所对应的像素点作为辨识点,并根据所述辨识点生成误差区域;
识别步骤三:所述误差区域从所述待比对图像信息中确定误差图块,根据所述误差图块生成补偿任务,将所述补偿任务发送至清洁端,根据补偿任务进行补偿清洁工作。
2.根据权利要求1所述的一种航空器清洁管理系统,其特征在于:每一不同的定位装置对应的待比对图像信息的识别阈值不同。
3.根据权利要求2所述的一种航空器清洁管理系统,其特征在于:所述待比对图像信息的识别阈值根据所述清洁定位信号生成。
4.根据权利要求1所述的一种航空器清洁管理系统,其特征在于:所述图像数据库还包括有若干特征图块以及特征图块对应的特征类,当所述特征识别模块确定误差图块时,所述特征识别模块根据误差图块从所述图像数据库中调取与所述误差图块最接近的特征图块,并将对应的特征类发送至清洁端。
5.根据权利要求4所述的一种航空器清洁管理系统,其特征在于:所述图像数据库配置有图块比对模块,所述图块比对模块配置有第二比较策略,所述第二比较策略包括第二比对阈值,所述第二比对策略计算误差图块与其最接近的特征图块的图块相似值,当所述图像相似值小于第二对阈值时,输出比对不通过通的比对结果,将该误差图块定义为异常图块,并根据异常图块新建特征类并关联存储至图像数据库。
6.根据权利要求1所述的一种航空器清洁管理系统,其特征在于:所述处理端包括清洁效果评价模块,所述清洁效果评价模块用于对清洁后的清洁区域进行评价,并将评价结果进行存储。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113959038B (zh) * | 2021-10-08 | 2023-02-03 | 中科智控(南京)环境科技有限公司 | 一种自清洁杀菌过滤系统 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102313511A (zh) * | 2010-07-02 | 2012-01-11 | 中国商用飞机有限责任公司 | 结冰探测器 |
CN103153792A (zh) * | 2010-10-04 | 2013-06-12 | 波音公司 | 自动化可视检查系统 |
CN104272093A (zh) * | 2012-05-15 | 2015-01-07 | 波音公司 | 污染物识别系统 |
US9221506B1 (en) * | 2011-07-18 | 2015-12-29 | The Boeing Company | Location tracking and motion control of automated marking device |
CN105354281A (zh) * | 2014-02-03 | 2016-02-24 | 株式会社隆创 | 图像检查装置和图像检查程序 |
CN105873825A (zh) * | 2013-10-24 | 2016-08-17 | 空客集团有限公司 | 用于对飞行器进行可视化检查的协作式机器人 |
CN106163360A (zh) * | 2014-03-24 | 2016-11-23 | 阿尔弗雷德·凯驰两合公司 | 用于清洁地面的方法和地板清洁设备 |
CN106762451A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 基于无人机的风机叶片损伤检测方法、装置及系统 |
CN107264831A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-10-20 | 闵好年 | 一种模块化飞机综合维护平台 |
CN207580196U (zh) * | 2017-12-06 | 2018-07-06 | 广东中科瑞泰智能科技有限公司 | 清洁装置 |
CN108248842A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 汕头市创新科技电子有限公司 | 适用于高空超声波除尘清洁机系统 |
CN109283935A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-01-29 | 卢真锡 | 一种无人机的管理装置及方法 |
CN109635146A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-16 | 武汉虹信技术服务有限责任公司 | 一种基于图像特征的目标查询方法及系统 |
CN109746226A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-05-14 | 南京海得电力科技有限公司 | 用于光伏电站运维的光伏板智能清扫系统 |
CN110110112A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-09 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于可升降小车的绕机检查方法及系统 |
CN110549254A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-10 | 北京爱德空港设备工程有限公司 | 一体化助航灯具清洁检测车 |
CN110662632A (zh) * | 2017-12-05 | 2020-01-07 | 株式会社大气社 | 大型物体用的表面处理系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030215128A1 (en) * | 2001-09-12 | 2003-11-20 | Pinotage Llc | System and method for obtaining and utilizing maintenance information |
AT413687B (de) * | 2003-04-23 | 2006-05-15 | Eberl Magdalena Monica Mag | Reinigungs-system zur reinigung der aussenhaut von flugzeugen |
-
2020
- 2020-07-10 CN CN202010662771.2A patent/CN111846275B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102313511A (zh) * | 2010-07-02 | 2012-01-11 | 中国商用飞机有限责任公司 | 结冰探测器 |
CN103153792A (zh) * | 2010-10-04 | 2013-06-12 | 波音公司 | 自动化可视检查系统 |
US9221506B1 (en) * | 2011-07-18 | 2015-12-29 | The Boeing Company | Location tracking and motion control of automated marking device |
CN104272093A (zh) * | 2012-05-15 | 2015-01-07 | 波音公司 | 污染物识别系统 |
CN105873825A (zh) * | 2013-10-24 | 2016-08-17 | 空客集团有限公司 | 用于对飞行器进行可视化检查的协作式机器人 |
CN105354281A (zh) * | 2014-02-03 | 2016-02-24 | 株式会社隆创 | 图像检查装置和图像检查程序 |
CN106163360A (zh) * | 2014-03-24 | 2016-11-23 | 阿尔弗雷德·凯驰两合公司 | 用于清洁地面的方法和地板清洁设备 |
CN106762451A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-31 | 北京金风科创风电设备有限公司 | 基于无人机的风机叶片损伤检测方法、装置及系统 |
CN107264831A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-10-20 | 闵好年 | 一种模块化飞机综合维护平台 |
CN109283935A (zh) * | 2017-07-21 | 2019-01-29 | 卢真锡 | 一种无人机的管理装置及方法 |
CN110662632A (zh) * | 2017-12-05 | 2020-01-07 | 株式会社大气社 | 大型物体用的表面处理系统 |
CN207580196U (zh) * | 2017-12-06 | 2018-07-06 | 广东中科瑞泰智能科技有限公司 | 清洁装置 |
CN108248842A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-07-06 | 汕头市创新科技电子有限公司 | 适用于高空超声波除尘清洁机系统 |
CN109635146A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-16 | 武汉虹信技术服务有限责任公司 | 一种基于图像特征的目标查询方法及系统 |
CN109746226A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-05-14 | 南京海得电力科技有限公司 | 用于光伏电站运维的光伏板智能清扫系统 |
CN110110112A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-08-09 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于可升降小车的绕机检查方法及系统 |
CN110549254A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-10 | 北京爱德空港设备工程有限公司 | 一体化助航灯具清洁检测车 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111846275A (zh) | 2020-10-30 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: An aircraft cleaning management system Effective date of registration: 20221030 Granted publication date: 20211123 Pledgee: Zhejiang Xiaoshan rural commercial bank Limited by Share Ltd. Jingjiang branch Pledgor: Hangzhou Tianwei Aviation Technology Service Co.,Ltd. Registration number: Y2022330002870 |
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PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |