CN111462534A - 基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法 - Google Patents
基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，包括：感知监视单元、最优路径规划单元、离散信息集成决策单元和接收显示终端；所述感知监视单元用于采集机场场面监视信息；所述最优路径规划单元与所述离散信息集成决策单元相连接将最优路径发送至所述显示终端；所述离散信息集成决策单元包括第二输入模块、安全告警模块、引导模块和决策控制模块，所述引导模块用于输出助航灯光控制指令；所述接收显示终端用于为飞行员和车辆驾驶员直观化的提供及时可靠的报警信息，相应地，提出一种基于智能感知分析的机场运动目标检测方法，本发明可以对场面冲突进行智能预测和告警，对场面活动目标的运动位置显示直观，自动化程度高。
Description
技术领域
本发明涉及机场场面活动监测技术领域，尤其涉及到一种基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法。
背景技术
随着民用航空运输业的高速发展，机场的飞机和车辆数量迅速增加，场面的运行环境更加复杂，安全问题日益突出。在日常运行中不可避免地存在飞机与飞机、飞机与车辆以及车辆之间的碰撞冲突，跑道入侵事件也经常发生，在大雾、夜视等低能见度气象条件下这种情况更为严重，传统的机场场面监视依靠塔台管制员目视指挥安全性性和自动化程度较低，而现有的机场场面引导和控制系统大多依靠场面监视雷达，但成本较高且存在覆盖盲区，在天气恶劣的条件下雷达信号还会衰减从而无法实现有效监视，以及存在车辆驾驶员和飞机飞行员接受报警信息不及时而发生安全事故的问题。
综上所述，如何提供一种可对场面活动目标进行感知监测与只能引导控制并可及时提供告警信息的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法，是本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
本方案针对上文提到的问题和需求，提出一种基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法，其由于采取了如下技术方案而能够解决上述技术问题。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能感知分析的机场运动目标检测系统包括：感知监视单元、最优路径规划单元、离散信息集成决策单元和接收显示终端；
所述感知监视单元用于采集机场场面监视信息，所述机场场面监视信息包括场面活动目标的运动位置、机场场面道路数据和天气信息；
所述最优路径规划单元包括第一输入模块、有效数据筛选模块和最优路径规划模块，所述最优路径规划单元与所述离散信息集成决策单元相连接通过所述决策控制模块将最优路径发送至所述显示终端；
所述离散信息集成决策单元包括第二输入模块、安全告警模块、引导模块和决策控制模块，所述第二输入模块与所述感知监视单元连接接收所述感知监视单元发送的机场场面监视信息并发送至所述决策控制模块，所述引导模块用于输出助航灯光控制指令；
所述接收显示终端用于为飞行员和车辆驾驶员直观化的提供及时可靠的报警信息。
进一步地，所述接收显示终端设置在车辆及飞机上，所述接收显示终端包括获取模块、图形显示模块和应答装置，所述获取模块、所述图形显示模块和所述应答装置相连接，所述获取模块用于周期性地获取机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息，并通过所述图形显示模块显示本机与所述活动目标的相对距离和最优停机位置，若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
进一步地，所述安全告警模块和所述引导模块均与决策控制模块相连，所述安全告警模块接收所述决策控制模块发送的报警信号并通过终端显示屏进行报警提示管制员启动相关应急设备。
进一步地，所述第一输入模块和所述有效数据筛选模块均与所述最优路径规划模块相连接。
更进一步地，所述第一输入模块的输入端与所述感知监视单元的输出端相连接接收所述机场场面监视信息。
一种基于智能感知分析的机场运动目标检测方法，具体步骤包括：
S10：所述感知监视单元采集机场场面监视信息，得到机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面道路数据及天气信息；
S20：所述输入模块接收所述机场场面监视信息，并将所述机场场面监视信息发送至所述决策控制模块，所述决策控制模块根据所述机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面全景图像对所述活动目标进行追踪定位和对冲突情况进行预测及可视化显示并向所述引导模块发送控制命令；
S30：所述引导模块输出助航灯光控制指令；
S40：所述第一输入模块将采集到的停机位图像信息发送至所述有效数据筛选模块，所述有效数据筛选模块对所述停机位图像信息进行处理和特征信息提取，并将所述特征信息发送至所述最优路径规划模块，所述最优路径规划模块根据所述特征信息和所述输入模块的机场场面监视信息采用深度学习算法找出最优路径；
S50：所述决策控制模块将所述最优路径发送至所述显示终端。
进一步地，S40具体步骤包括：
S41：所述有效数据筛选模块对所述机场场面道路数据和天气信息进行有效筛选和特征信息提取，并采用自编码网络算法构建基于自编码网络的深度学习模型；
S42：采用如下预测模型:
和损失函数
预测正常天气路段代价值T0，其中，类标签y(r)∈{1,2，...,n},xi为输入特征，p(y＝n|x)为每一个样本估计其所属的类别的概率,采用迭代方法求取模型参数θ1,θ2,...,θn并预测标准天气路段代价值T0；
S43：根据W＝S*Ti*u(j)σ求取路段权重，其中，S为路段长度，σ为固定系数，天气影响值
Tk为预警天气路段代价值；
S44：根据停机位置信息，构建路段权重网络，在权重网络中采用禁忌搜索算法求解最优路线。
进一步地，S50具体步骤包括：
S51：所述决策控制模块将所述最优路径发送至获取模块；
S52：所述获取模块将获取的机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息发送至所述图形显示模块显示；
S53：若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
本发明的有益效果是，该发明可对场面活动目标进行感知监测与只能引导控制并可及时提供告警信息，可用于实现机场活动的自动化监视、控制、路径规划和引导。
下文中将结合附图对实施本发明的最优实施例进行更详尽的描述，以便能容易地理解本发明的特征和优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下文中将对本发明实施例的附图进行简单介绍。其中，附图仅仅用于展示本发明的一些实施例，而非将本发明的全部实施例限制于此。
图1为本发明中基于智能感知分析的机场运动目标检测系统的组成结构示意图。
图2为本发明中接收显示终端的组成结构连接示意图。
图3为本发明中基于智能感知分析的机场运动目标检测方法的步骤示意图。
图4为本实施例中路径优化模型示意图。
具体实施方式
为了使得本发明的技术方案的目的、技术方案和优点更加清楚，下文中将结合本发明具体实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。附图中相同的附图标记代表相同的部件。需要说明的是，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种可对场面活动目标进行感知监测与只能引导控制并可及时提供告警信息，可用于实现机场活动的自动化监视、控制、路径规划和引导的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统及方法。如附图1至附图4所示，该基于智能感知分析的机场运动目标检测系统包括：感知监视单元、最优路径规划单元、离散信息集成决策单元和接收显示终端，所述接收显示终端用于为飞行员和车辆驾驶员直观化的提供及时可靠的报警信息。所述感知监视单元用于采集机场场面监视信息，所述机场场面监视信息包括场面活动目标的运动位置、机场场面道路数据和天气信息。
所述最优路径规划单元包括第一输入模块、有效数据筛选模块和最优路径规划模块，所述最优路径规划单元与所述离散信息集成决策单元相连接通过所述决策控制模块将最优路径发送至所述显示终端；其中，所述第一输入模块和所述有效数据筛选模块均与所述最优路径规划模块相连接，所述第一输入模块的输入端与所述感知监视单元的输出端相连接接收所述机场场面监视信息。所述接收显示终端设置在车辆及飞机上，所述接收显示终端包括获取模块、图形显示模块和应答装置，所述获取模块、所述图形显示模块和所述应答装置相连接，所述获取模块用于周期性地获取机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息，并通过所述图形显示模块显示本机与所述活动目标的相对距离和最优停机位置，若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
所述离散信息集成决策单元包括第二输入模块、安全告警模块、引导模块和决策控制模块，所述第二输入模块与所述感知监视单元连接接收所述感知监视单元发送的机场场面监视信息并发送至所述决策控制模块，所述引导模块用于输出助航灯光控制指令；所述安全告警模块和所述引导模块均与决策控制模块相连，所述安全告警模块接收所述决策控制模块发送的报警信号并通过终端显示屏进行报警提示管制员启动相关应急设备。
一种基于智能感知分析的机场运动目标检测方法，具体步骤包括：
S10：所述感知监视单元采集机场场面监视信息，得到机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面道路数据及天气信息；
S20：所述输入模块接收所述机场场面监视信息，并将所述机场场面监视信息发送至所述决策控制模块，所述决策控制模块根据所述机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面全景图像对所述活动目标进行追踪定位和对冲突情况进行预测及可视化显示并向所述引导模块发送控制命令；
S30：所述引导模块输出助航灯光控制指令；
S40：所述第一输入模块将采集到的停机位图像信息发送至所述有效数据筛选模块，所述有效数据筛选模块对所述停机位图像信息进行处理和特征信息提取，并将所述特征信息发送至所述最优路径规划模块，所述最优路径规划模块根据所述特征信息和所述输入模块的机场场面监视信息采用深度学习算法找出最优路径，所述路径优化模型如图4所示；
S41：所述有效数据筛选模块对所述机场场面道路数据和天气信息进行有效筛选和特征信息提取，并采用自编码网络算法构建基于自编码网络的深度学习模型；
S42：采用如下预测模型:
和损失函数
预测正常天气路段代价值T0，其中，类标签y(r)∈{1,2，...,n},xi为输入特征，p(y＝n|x)为每一个样本估计其所属的类别的概率,采用迭代方法求取模型参数θ1,θ2,...,θn并预测标准天气路段代价值T0；
S43：根据W＝S*Ti*u(j)σ求取路段权重，其中，S为路段长度，σ为固定系数，天气影响值
Tk为预警天气路段代价值；
S44：根据停机位置信息，构建路段权重网络，在权重网络中采用禁忌搜索算法求解最优路线；
S50：所述决策控制模块将所述最优路径发送至所述显示终端。
S51：所述决策控制模块将所述最优路径发送至获取模块；
S52：所述获取模块将获取的机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息发送至所述图形显示模块显示；
S53：若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
在本实施例中，所述感知监视单元用于监视场面活动目标的运动位置及轨迹，包括场面监视雷达、CNSS全球导航卫星系统和ADS-B等。
应当说明的是，本发明所述的实施方式仅仅是实现本发明的优选方式，对属于本发明整体构思，而仅仅是显而易见的改动，均应属于本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，其特征在于，包括：感知监视单元、最优路径规划单元、离散信息集成决策单元和接收显示终端；
所述感知监视单元用于采集机场场面监视信息，所述机场场面监视信息包括场面活动目标的运动位置、机场场面道路数据和天气信息；
所述最优路径规划单元包括第一输入模块、有效数据筛选模块和最优路径规划模块，所述最优路径规划单元与所述离散信息集成决策单元相连接通过所述决策控制模块将最优路径发送至所述显示终端；
所述离散信息集成决策单元包括第二输入模块、安全告警模块、引导模块和决策控制模块，所述第二输入模块与所述感知监视单元连接接收所述感知监视单元发送的机场场面监视信息并发送至所述决策控制模块，所述引导模块用于输出助航灯光控制指令；
所述接收显示终端用于为飞行员和车辆驾驶员直观化的提供及时可靠的报警信息。
2.根据权利要求1所述的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，其特征在于，所述接收显示终端设置在车辆及飞机上，所述接收显示终端包括获取模块、图形显示模块和应答装置，所述获取模块、所述图形显示模块和所述应答装置相连接，所述获取模块用于周期性地获取机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息，并通过所述图形显示模块显示本机与所述活动目标的相对距离和最优停机位置，若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
3.根据权利要求1所述的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，其特征在于，所述安全告警模块和所述引导模块均与决策控制模块相连，所述安全告警模块接收所述决策控制模块发送的报警信号并通过终端显示屏进行报警提示管制员启动相关应急设备。
4.根据权利要求1所述的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，其特征在于，所述第一输入模块和所述有效数据筛选模块均与所述最优路径规划模块相连接。
5.根据权利要求4所述的基于智能感知分析的机场运动目标检测系统，其特征在于，所述第一输入模块的输入端与所述感知监视单元的输出端相连接接收所述机场场面监视信息。
6.一种基于智能感知分析的机场运动目标检测方法，其特征在于，具体步骤包括：
S10：所述感知监视单元采集机场场面监视信息，得到机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面道路数据及天气信息；
S20：所述输入模块接收所述机场场面监视信息，并将所述机场场面监视信息发送至所述决策控制模块，所述决策控制模块根据所述机场场面活动目标的位置信息、身份信息和机场场面全景图像对所述活动目标进行追踪定位和对冲突情况进行预测及可视化显示并向所述引导模块发送控制命令；
S30：所述引导模块输出助航灯光控制指令；
S40：所述第一输入模块将采集到的停机位图像信息发送至所述有效数据筛选模块，所述有效数据筛选模块对所述停机位图像信息进行处理和特征信息提取，并将所述特征信息发送至所述最优路径规划模块，所述最优路径规划模块根据所述特征信息和所述输入模块的机场场面监视信息采用深度学习算法找出最优路径；
S50：所述决策控制模块将所述最优路径发送至所述显示终端。
7.根据权利要求6所述的用于机场场面活动目标的动态感知分析方法，其特征在于，S40具体步骤包括：
S41：所述有效数据筛选模块对所述机场场面道路数据和天气信息进行有效筛选和特征信息提取，并采用自编码网络算法构建基于自编码网络的深度学习模型；
S42：采用如下预测模型:
和损失函数
预测正常天气路段代价值T0，其中，类标签y(r)∈{1,2，...,n},xi为输入特征，p(y＝n|x)为每一个样本估计其所属的类别的概率,采用迭代方法求取模型参数θ1,θ2,...,θn并预测标准天气路段代价值T0；
S43：根据W＝S*Ti*u(j)σ求取路段权重，其中，S为路段长度，σ为固定系数，天气影响值
Tk为预警天气路段代价值；
S44：根据停机位置信息，构建路段权重网络，在权重网络中采用禁忌搜索算法求解最优路线。
8.根据权利要求6所述的用于机场场面活动目标的动态感知分析方法，其特征在于，S50具体步骤包括：
S51：所述决策控制模块将所述最优路径发送至获取模块；
S52：所述获取模块将获取的机场场面活动区域内活动目标的位置、身份信息和最优路径信息发送至所述图形显示模块显示；
S53：若当两个活动目标距离超过安全阈值时，则通过应答装置进行告警提示。
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|---|---|
| CN (1) | CN111462534B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112133135A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-25 | 璞洛泰珂(上海)智能科技有限公司 | 一种路径规划方法 |
| CN112365744A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-02-12 | 中国民用航空总局第二研究所 | 一种机场场面目标运行管理方法、装置和系统 |
| CN112382131A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-02-19 | 中国民用航空总局第二研究所 | 一种机场场面安全避撞预警系统和方法 |
| CN112598935A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-02 | 中国民用航空飞行学院 | 空中交通冲突预警管理系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1214139A (zh) * | 1996-02-29 | 1999-04-14 | 西门子公司 | 机场导引系统,尤其是机场地面交通导引系统 |
| WO2008152231A2 (fr) * | 2007-05-11 | 2008-12-18 | Airbus France | Procédé et dispositif de surveillance d'une position horizontale d'un avion roulant au sol |
| CN101582201A (zh) * | 2009-06-23 | 2009-11-18 | 南京航空航天大学 | 基于离散事件监控器的机场场面活动控制系统及方法 |
| CN106781669A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种车位推荐方法以及装置 |
| CN109598983A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-09 | 中国民用航空飞行学院 | 一种机场场面光电监视告警系统及方法 |
| CN109977840A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-07-05 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种基于深度学习的机场场面监视方法 |
| CN110176156A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-27 | 武汉华瑞密达科教有限责任公司 | 一种机载地面预警系统 |
| CN110491179A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-11-22 | 孔吉 | 一种具有动态虚拟电子围栏的机场场面监控系统 |
-
2020
- 2020-03-16 CN CN202010183562.XA patent/CN111462534B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1214139A (zh) * | 1996-02-29 | 1999-04-14 | 西门子公司 | 机场导引系统,尤其是机场地面交通导引系统 |
| WO2008152231A2 (fr) * | 2007-05-11 | 2008-12-18 | Airbus France | Procédé et dispositif de surveillance d'une position horizontale d'un avion roulant au sol |
| CN101582201A (zh) * | 2009-06-23 | 2009-11-18 | 南京航空航天大学 | 基于离散事件监控器的机场场面活动控制系统及方法 |
| CN106781669A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-31 | 珠海市魅族科技有限公司 | 一种车位推荐方法以及装置 |
| CN109598983A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-09 | 中国民用航空飞行学院 | 一种机场场面光电监视告警系统及方法 |
| CN109977840A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-07-05 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种基于深度学习的机场场面监视方法 |
| CN110176156A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-27 | 武汉华瑞密达科教有限责任公司 | 一种机载地面预警系统 |
| CN110491179A (zh) * | 2019-09-02 | 2019-11-22 | 孔吉 | 一种具有动态虚拟电子围栏的机场场面监控系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 宫淑丽: "机场场面移动目标监视系统关键技术研究", 《中国博士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112133135A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-12-25 | 璞洛泰珂(上海)智能科技有限公司 | 一种路径规划方法 |
| CN112365744A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-02-12 | 中国民用航空总局第二研究所 | 一种机场场面目标运行管理方法、装置和系统 |
| CN112382131A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-02-19 | 中国民用航空总局第二研究所 | 一种机场场面安全避撞预警系统和方法 |
| CN112598935A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-04-02 | 中国民用航空飞行学院 | 空中交通冲突预警管理系统 |
| CN112598935B (zh) * | 2020-12-08 | 2021-06-22 | 中国民用航空飞行学院 | 空中交通冲突预警管理系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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Application publication date: 20200728 Assignee: Zhejiang tuobao Technology Co.,Ltd. Assignor: Big data and Information Technology Research Institute of Wenzhou University Contract record no.: X2022980010952 Denomination of invention: Airport moving target detection system and method based on intelligent perception analysis Granted publication date: 20210615 License type: Common License Record date: 20220722 |
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| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |