【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种航线绕机检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、民航公司绕机检查是民航飞机起飞前重要的准备工作之一，一般被称作绕机检查或绕检(a walk around)，外部检查(exterior inspection)，飞前检查(“pre-flight”)等。它指的是在飞机起飞前大约四十分钟，工作者在地面上绕机一周，对飞机进行的例行检查。检查部位、顺序和内容根据机型的不同亦有不同，但都需要包括机舱、机头和螺旋桨、发动机、尾翼(尾部部分)以及右、左机翼前缘和后缘等主要部位，在基本不需要仪器辅助的情况下使用肉眼扫视检查。但是目前传统的绕机检查，仅凭一份纸质检查单指引，没有其他仪器、机制辅助的情况下，完成检查工作，其过程相当枯燥无味，工作体验感差、效率低，易出错；检查质量的高低又和航班延误率和飞行安全息息相关，因此提高维修人员的工作体验感和维修效率，同时保证维修质量是十分有必要的。
2、目前对检查结果质量的评估，往往依赖于个人的主观意识，主要以事后评价为主。检查质量的高低也受到评判人的经验、认知水平、情绪状态等主观因素的影响，同时也受到周边气候环境、温度、光线、噪声、检查时间等客观因素的影响，这些主客观因素在检查结果中，无法体现。同时，绕机检测潜在因素如果未被识别和报告，将无法执行相应的维护操作，可能导致未来机件故障和不可预测的停机时间。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种航线绕机检测方法、系统、设备及介质，能够更全面地评估航
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种航线绕机检测方法，包括：
3、获取通过辅助设备采集的绕机检查信息；
4、根据关键部件资料库设定图像识别算法；
5、通过所述图像识别算法对所述绕机检查信息进行检测，并抽取出目标参数指标；
6、通过绕机质量指标量化算法对所述目标参数指标进行判别，获得各指标分值；
7、根据所述目标参数指标的权重占比，对所述各指标分值进行计算，获得最终评分结果；
8、根据所述各指标分值和所述最终评分结果生成告警信息。
9、优选地，所述辅助设备，包括纸质记录本、电子储存显示设备、ar眼睛、手机、ipad以及其他专门的采集设备。
10、优选地，所述绕机检查信息，包括绕机检查过程中产生的视频、音频、轮廓、映射、检查目标外观的变化、内部结构的变化和当前的环境因素。
11、优选地，所述通过所述图像识别算法对所述绕机检查信息进行检测，并抽取出目标参数指标，包括：
12、通过所述图像识别算法识别所述绕机检查信息中的每个待检测目标，并计算出每个所述待检测目标的空间特征信息，根据所述待检测目标的空间特征信息分别计算出目标参数指标。
13、优选地，所述目标参数指标包括目标在视野中的定位、目标出现时长、目标面积大小和目标出现顺序。
14、优选地，所述目标参数指标的权重占比为：
15、所述目标在视野中的定位的权重占比为15％、所述目标出现时长的权重占比为30％、所述目标面积大小的权重占比为10％、所述目标出现顺序的权重占比为30％。
16、进一步地，所述通过绕机质量指标量化算法对所述目标参数指标进行判别，获得各指标分值，包括：
17、根据所述目标在视野中的定位判断目标在主视野区域中的位置情况，并根据所述位置情况进行评分；
18、根据所述目标出现时长判断目标被关注的仔细度，并根据所述被关注的仔细度进行评分；
19、根据所述目标面积大小判断工作者与目标的相对距离，并根据所述相对距离进行评分；
20、根据所述目标出现顺序判断工作者检查路线的检查情况，并根据所述检查情况进行评分。
21、相应地，本专利技术另一实施例提供了一种航线绕机检测系统，包括：
22、绕机检查信息获取模块，用于获取通过辅助设备采集的绕机检查信息；
23、图像识别算法设定模块，用于根据关键部件资料库设定图像识别算法；
24、目标参数指标抽取模块，用于通过所述图像识别算法对所述绕机检查信息进行检测，并抽取出目标参数指标；
25、检测判别模块，用于通过绕机质量指标量化算法对所述目标参数指标进行判别，获得各指标分值；
26、评分计算模块，用于根据所述目标参数指标的权重占比，对所述各指标分值进行计算，获得最终评分结果；
27、告警生成模块，根据所述各指标分值和所述最终评分结果生成告警信息。
28、本专利技术实施例还提供了一种终端设备，包括存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序；其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述的航线绕机检测方法。
29、本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上任一项所述的航线绕机检测方法。
30、与现有技术相比，本专利技术实施例提供的一种航线绕机检测方法、系统、设备及介质，首先获取通过辅助设备采集的绕机检查信息；然后根据关键部件资料库设定图像识别算法；通过所述图像识别算法对所述绕机检查信息进行检测，并抽取出目标参数指标；通过绕机质量指标量化算法对所述目标参数指标进行判别，获得各指标分值；根据所述目标参数指标的权重占比，对所述各指标分值进行计算，获得最终评分结果；并根据所述各指标分值和所述最终评分结果生成告警信息。本专利技术可以对使用辅助设备采集的绕机检查信息通过图像识别算法对图像进行检测和分析，能够更高效地获取目标参数指标，减少人工操作和主观判断的干扰，提高评估的准确性；并且通过关键部件资料库设定图像识别算法，可以根据特定的航线绕机需求和指标要求，自动识别关键部件和特征，避免了人工定制和调整算法的复杂性；然后通过绕机质量指标量化算法，将抽取出的目标参数指标进行判别，能够将主观评估转化为客观的判别，提供对绕机质量的量化评估，便于直观比较和分析；最后获得综合考虑权重占比的最终评分结果，能够更全面地评估航线绕机质量，创新地实现了对飞机绕机检查信息的自动化处理和评估，提高了绕机检测的效率和准确性，为飞机运行安全和维护提供了更好的保障。
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1.一种航线绕机检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述辅助设备，包括纸质记录本、电子储存显示设备、AR眼睛、手机、ipad以及其他专门的采集设备。
3.如权利要求1所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述绕机检查信息，包括绕机检查过程中产生的视频、音频、轮廓、映射、检查目标外观的变化、内部结构的变化和当前的环境因素。
4.如权利要求1所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述通过所述图像识别算法对所述绕机检查信息进行检测，并抽取出目标参数指标，包括：
5.如权利要求1所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述目标参数指标包括目标在视野中的定位、目标出现时长、目标面积大小和目标出现顺序。
6.如权利要求5所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述目标参数指标的权重占比为：
7.如权利要求5所述的航线绕机检测方法，其特征在于，所述通过绕机质量指标量化算法对所述目标参数指标进行判别，获得各指标分值，包括：
8.一种航线绕机检测系统，其特征在于，包括：
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