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龙图腾网获悉天津德新航空科技有限公司申请的专利基于人工智能的低空航路风险地图构建方法与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：CN120388485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510815468.4，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权基于人工智能的低空航路风险地图构建方法与系统是由顾增辉;杨振;曹瀚心;杨伟设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的低空航路风险地图构建方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机航路规划技术领域，本发明公开了基于人工智能的低空航路风险地图构建方法与系统，包括：低空环境感知约束模块、低空航路特征提取模块、动态风险约束判定模块、低空航路地图构建模块、低空航路风险分析模块，以及最优路径标定输出模块，通过获取低空航路环境感知的第一约束条件确定低空航路可飞行区域，从低空航路数据中提取关键特征参数，对低空航路进行第二约束条件分析，并依据分析结果智能规划低空航路航线，构建低空航路地图，并对低空航路航线进行恒向线风险分析标定最优路径，将最优路径输出至用户终端，并在低空航路地图中进行路径三维展示，提高飞行任务的执行效率和安全性。

本发明授权基于人工智能的低空航路风险地图构建方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的低空航路风险地图构建系统，其特征在于：包括：低空环境感知约束模块、低空航路特征提取模块、动态风险约束判定模块、低空航路地图构建模块、低空航路风险分析模块，以及最优路径标定输出模块； 所述低空环境感知约束模块，获取低空航路环境感知的第一约束条件，确定低空航路可飞行区域； 通过融合多源传感器数据对低空环境进行实时监测，获取低空环境的环境感知数据，所述多源传感器包括：激光雷达、气象雷达和红外成像设备； 依据低空环境的环境感知数据划定可低空航路飞行区域的边界条件，所述边界条件为第一约束条件； 基于第一约束条件确定低空航路可飞行的区域范围； 所述低空航路特征提取模块，用于从低空航路数据中提取关键特征参数，包括地形起伏参数、气象变化参数和空中交通密度，并将所述参数转化为标准化的输入格式； 所述地形起伏参数的获取内容为：利用高分辨率数字高程模型数据，通过GIS软件获取低空航路可飞行区域的坡度；通过数字高程模型数据计算获得，用于描述低空航路沿线地形的高低起伏情况；利用激光雷达获取的高密度点云数据，通过点云处理软件获取低空航路可飞行区域的粗糙度；利用高程模型获取低空航路可飞行区域的高程标准差； 所述气象变化参数的获取内容为：利用多普勒原理检测风场实际风速，结合温度补偿获取低空航路可飞行区域的风速；通过建立云顶温度和像素降水点之间的联系，利用卫星信息和地面雨量站之间的差值获取低空航路可飞行区域的降水量；通过观测目标物与背景的亮度对比获取低空航路可飞行区域的能见度； 所述空中交通密度参数的获取内容为：通过雷达监测和空中交通管理系统统计低空航路沿线飞行计划数据，获取低空航路可飞行区域内各个区域单位面积和预设时间窗口内的飞行器数量和距离最近飞行器的距离； 依据低空航路特征提取模块提取的关键特征参数，分析低空航路可飞行区域的地形起伏指数，所述参数包括：低空航路可飞行区域的坡度、粗糙度和高程标准差； 依据低空航路特征提取模块提取的关键特征参数，分析低空航路可飞行区域的气象波动指数，所述关键特征参数包括：低空航路可飞行区域的风速、降水和能见度； 依据低空航路特征提取模块提取的关键特征参数，分析低空航路可飞行区域的空中交通冲突概率指数，所述关键特征参数包括：区域单位面积和预设时间窗口内的飞行器数量和距离最近飞行器的距离； 所述动态风险约束判定模块，依据低空航路特征提取模块提取的关键特征参数，对低空航路进行第二约束条件分析，并依据分析结果智能规划低空航路航线； 所述低空航路地图构建模块，基于动态风险约束判定模块智能规划的低空航路航线构建低空航路地图； 所述低空航路风险分析模块，对智能规划的低空航路航线进行恒向线风险分析，并依据恒向线风险分析结果标定最优路径； 所述最优路径标定输出模块，基于低空航路风险分析模块标定的最优路径，将所述最优路径输出至用户终端，并在低空航路地图中进行路径三维展示。

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