CN112382131A - 一种机场场面安全避撞预警系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明“一种机场场面安全避撞预警系统及方法”，涉及机场运行管理技术，其特征在于包含通过内部系统网关连接的系统服务端、机场场面无线通信分系统、车载移动终端、车载传感器、机载移动终端、授时分系统；所述系统服务端包含数据存储分系统、数据处理分系统、运行管理分系统；所述数据存储分系统包含三维数据模型存储模块、场面目标运行规则存储模块、GIS地图信息存储模块、飞机/车辆位置状态存储模块；所述数据处理分系统包含云计算冲突预警处理模块和人工智能深度学习模块；所述机场场面无线通信分系统用于使所述车载移动终端和机载移动终端与系统服务端稳定连接，完成系统内的数据传输；所述车载移动终端与车载传感器连接。

Description

一种机场场面安全避撞预警系统和方法

技术领域

本发明涉及机场管理技术，特别是一种机场场面安全避撞预警系统和方法。

背景技术

在当今国内民航大发展的趋势下，机场承载飞机负荷不断增加，随之而来机场需要配备数量更多的车辆、人员以及其他配套设施为飞机服务以保障航班的安全运行，机场场面运行安全日趋严峻。现有技术中，机场场面飞机与车辆的管理手段采用的是单一位置信息管理功能，且将飞机与车辆进行分别管理，自动化的联动机制较少。同时，机场场面飞机和各类车辆因为功能不同，通常由机场、空管以及航空公司等分别调度管理，各部门之间相对信息独立，彼此协作需要较长时间响应，降低了飞机/车辆运行效率。伴随着机场场面飞机\车辆等各类目标的数量增多，目标之间的运行冲突可能性也在不断增加。

有必要开发系统的场面目标运行管理与冲突风险预警系统，有效管理场面目标，降低场面冲突风险。

发明内容

基于现有技术的需求，本发明提供一种机场场面安全避撞预警系统和预警方法，主要通过针对飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的距离预测估计，判断目标碰撞的可能性，并对有碰撞可能性的目标发出有等级差异的警告指令以提前预警，提高机场场面目标运行的安全性，具体技术方案如下：

一种机场场面安全避撞预警系统，其特征在于：包含通过内部系统网关连接的系统服务端、机场场面无线通信分系统、车载移动终端、车载传感器、机载移动终端、授时分系统等；

所述系统服务端包含数据存储分系统、数据处理分系统、运行管理分系统；

所述数据存储分系统包含三维数据模型存储模块、飞机/车辆位置状态存储模块、场面目标运行规则存储模块、GIS地图信息存储模块；

所述数据处理分系统包含云计算冲突预警处理模块和人工智能深度学习模块；

所述机场场面无线通信分系统用于使所述车载移动终端和机载移动终端与系统服务端稳定连接，完成系统内的数据传输；所述车载移动终端与车载传感器连接；

所述云计算冲突预警处理模块用于从所述数据存储分系统获取实时获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型，以建立机场场面飞机/车辆三维运行模型；并根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在三维模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性，并对可能发生碰撞的时间进行估算得出预警分案，并将预警方案发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警。

优选地对估算结果进行分级，实行差别化的预警方案。

优选地，所述人工智能深度学习模块用于获取所述车载传感器采集的数据，同时与“GIS地图存储器模块内三维场面地图数据以及历史车载传感器数据对比，完成对三维地图模型定期修正与更新。

优选地，所述车载移动终端包含边缘云计算冲突预警处理模块、外部传感器接口、告警模块；

所述车载传感器与所述外部传感器接口连接，包含光学摄像头和激光雷达；

所述边缘云计算冲突预警处理模块用于：

获取所述光学摄像头的探测数据建立车辆周边环境模型，判断车辆周边

飞机、车辆、人以及建筑物情况；同时接收所述激光雷达的探测数据，确认车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，并结合光学摄像头的探测数据对上述

目标进行定位；

利用不同时间光学摄像头与激光雷达探测数据的差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，分析两者的碰撞可能性并预计碰撞时间；当可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；

持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

优选地，所述三维数据模型存储模块用于存储场面运行车辆以及各类飞机的三维数字模型，其内部存储飞机/车辆三维模型数据可被数据处理分系统等进行访问并调用，以用于安全计算。

优选地，所述GIS地图信息存储模块用于：

存储二维或三维机场场面地图信息，同时接收所述场目标运行规则存储模

块发送的数字化飞机/车辆运行规则并形成对应的监控区域；

向机场场面“机载/车载移动终端以及运行管理分系统发送最新地机场场面地图与监控区域信息，实现场面原型车辆/飞机的实时监管；和/或

存储所述车载传感器探测的数据，并将探测数据与所述机场场面地图数据相比较匹配；

所述机场场面目标运行规则存储模块用于：存储机场场面飞机/车辆运行规则

同时将各类运行规则以数字化的形式传出至所述GIS地图信息存储模块。

优选地，所述运行管理分系统包含显示模块、数据处理模块以及告警模块三个部分，用于面向服务端使用的人机交互；

所述显示模块用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、场

面目标工作状态信息以及各类告警信息。

所述数据处理模块用于处理运行管理分系统与其他组成系统之间的交互数据信息；

所述告警模块用于当所述运行管理分系统接收到系统服务端发送的告警指令时，发出警告。

本发明的另一方面，提供一种机场场面安全避撞预警方法，其特征在于：

采用上述任一系统进行系统级冲突预警评估并发出警告，具体如下：

运行所述系统，使所述云计算冲突预警处理模块用于从所述数据存储分系统获取实时获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型，以建立机场场面飞机/车辆三维运行模型；

并根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在所述机场场面飞机/车辆三维运行模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性，并对可能发生碰撞的时间进行估算并进行分级，实现差别化的预警方案；

并将预警方案发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警。

优选地，所述的机场场面安全避撞预警方法还包括对数据存储分系统的三维数据模型存储模块中的三维数据模型进行实时更新，具体如下：

使车载传感器随车辆运行移动采集数据；

运行系统使得所述人工智能深度学习模块获取所述采集数据，并结合GIS地图信息存储模块中的车辆位置建立该位置三维数据模型，对该位置生成的三维数据新模型经过多个车辆或多次产生的确认，并与所述三维数据模型存储模块中的数据进行对比，若与三维数据模型存储模块中的三维模型不相同，则用新模型替换所述三维数据模型存储模块中该位置的三维模型。

优选地，所述的机场场面安全避撞预警方法还包括对车辆自身冲突预警评估，具体如下

(1)建立车辆周边环境模型：

所述边缘云计算冲突预警处理模块利用光学摄像头和激光雷达探测的车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物数据，利用机场场面背景颜色、场面道路虚实线进行结构化道路检测，同时结合道路标志识别等多种方式建立车辆周边环境模型；

(2)所述边缘云计算冲突预警处理模块获取光学摄像头采集和判断车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物情况数据；

(3)所述边缘云计算冲突预警处理模块利用接收激光雷达数据，确认飞机、车辆、人以及建筑物，并结合步骤(2)的光学摄像头采集的数据对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物进行定位；

(4)利用不同时间光学摄像头与激光雷达的数据差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，评估碰撞可能性以及预计碰撞时间；当可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

本发明的技术效果如下：

本发明采用人工智能和基于大数据做出系统级冲突预警评估，同时实时地计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与机场场面建筑物之间的碰撞可能性，发出系统的预警。使机场各部门之间形成及时有效的联动和协作，提高了降低了飞机/车辆运行效率，提高了机场运行安全指数。

本发明中系统服务端数据库具有实时更新机制。机场场面会由于施工等原因的存在导致机场有所变化，而飞机/车辆与机场建筑物的碰撞预测，依赖于机场三维模型的准确。本发明将采用人工智能深度学习的方案实时更行机场三维数据模型，该步骤主要利用光学摄像头和激光雷达探测数据，通过云计算冲突预警处理模块计算对机场三维数据模型进行修正和更新，保证“三维数据模型存储模块”中的三维数据模型符合使用要求，减少误告警或漏告警的情况。

本发明中车载移动终端利用“车载传感器”数据建立车辆周边环境信息，同时根据“车载传感器”数据探测车辆周边环境中的飞机、车、人以及建筑物等，计算车辆发生碰撞可能性，对可能发生碰撞的事件发出警告，避免冲突。进一步确保了经常避装系统的可靠性。

总的来说，本发明的系统采用人工智能的方式实时更新机场信息，保证避撞机制的可靠；

1)该系统采用多种避撞机制，有效保证机场场面运行安全；

2)该系统可以将车辆健康、车辆工作任务以及车辆运行安全监控相结合，保证场面运行安全的同时提高车辆运行效率；

3)该系统采用大数据的方案，为机场监管方提供可靠的数据基础；

4)系统各功能均能通过图形化的方式进行显示，易于人机交互；

该系统采用的方案可在现有机场系统中扩展获得，方案经济有效。

本发明涉及到系统网关、授时分系统、差分定位分系统、监视数据采集分系统、数据存储分系统、数据处理分系统、机场场面无线通信分系统、车载移动终端、机载移动终端、车载传感器以及运行管理分系统中的部分分系统和模块：对这些分系统说明如下：

1)系统网关

本发明的系统均采用IP网络的形式进行搭建，“系统网关”是连接系统中各组成部分的桥梁。为了减少各组成部分之间的相互影响，同时保证彼此之间数据的互联互通，“系统网关”对接入系统中的各组成部分进行IP网络/地址的分配与管理。此外，“系统网关”还可具备防火墙功能，本专利涉及系统能够与外网(如internet等)进行连接，“系统网关”在保障系统内部网络安全的同时可实现数据远程输出。

2)授时分系统

本发明的系统可以包含授时分系统，其基于IP数据网络的授时系统。“授时分系统”通过Internet或授时卫星获得时间信息，并经过内部校准与换算为当前使用地时间，同时向系统内各组成部分发布以保证各设备的系统时间一致。

3)差分定位分系统

“差分定位分系统”安装有定位卫星接收机，能够进行卫星定位获得基准站位置信息。“差分定位分系统”利用IP网络数据将解算出的参考站位置与实际位置的误差发送至车载终端。该系统差分参考站能够使用GPS和BD等多种卫星差分技术。

4)监视数据采集分系统

本发明的系统可以包含“监视数据采集分系统”，是一种采用多制式机场场面目标定位的监视系统，该分系统涉及的目标定位技术均是利用各类技术特点对机场场面飞机/车辆进行定位，并将获得的定位信息以IP网络数据的形式传递至数据处理分系统。“监视数据采集分系统”中包含现有机场场面多类目标定位技术，具体包含一次雷达定位技术，二次雷达定位技术，ADS-B定位技术以及多点定位技术。

a)一次雷达定位技术

一次雷达定位技术是采用脉冲雷达连续向机场场面发射射频脉冲，同时接收脉冲遇见场面飞机/车辆从产生的回波，通过脉冲与回波的时间与方向确认目标的位置。

b)二次雷达定位技术

二次雷达定位技术由机场场面的询问雷达以一定的模式向机场场面发射询问信号，安装在飞机上的应答机在接收到询问信号后，经过处理与译码将回答信号发还给地面询问雷达，地面询问雷达获得应答信号后译码获得飞机的位置、高度等信息。

c)ADS-B定位技术

ADS-B定位技术是机场场面ADS-B系统接收机载ADS-B设备发出的广播信息，广播信息中具备飞机自身卫星定位、飞机标牌等多种信息，从而获得飞机位置。

d)多点定位技术

多点定位技术利用机场场面多个接收机捕获飞机应答机的脉冲，并利用飞机应答机脉冲达到每个接收机的不同时间计算得到飞机在机场面的位置和标识。

5)数据存储分系统

本发明系统“数据存储分系统”包含三维数据模型存储模块、场面目标运行规则存储模块、GIS地图信息存储模块、飞机/车辆位置状态存储模块，该分系统可将系统用各类数据进行分类存储，具备强大的存储能力。

a)三维数据模型存储模块

“三维数据模型存储模块”用于存储场面运行车辆以及各类飞机的三维数字模型，同时“三维数据模型存储模块”内部存储数据可被数据处理分系统等进行访问，调用飞机/车辆三维模型数据进行安全计算使用。

b)车辆健康状态数据存储模块

“车辆健康状态数据存储模块”用于存储场面各类运行车辆油料、速度等各类健康状态相关的数据，并对车辆标牌、数据种类等多个方面进行分类存储。同时，“车辆健康状态数据存储”模块内数据可被其他模块读取调用。

c)机场场面目标运行规则存储模块

系统“机场场面目标运行规则存储模块”用于存储机场场面飞机/车辆运行规则，例如车辆在飞机起降时必须在航道对应点进行停车等待等，又如不同车辆在机场停航前/后、应急等不同工作状态下的运行区域、行驶速度等运行规则具有差异性的规定，该处的规则不仅限于上述两种情况。同时“机场场面目标运行规则存储模块”将各类运行规则以数字化的形式传出至“GIS地图信息存储模块”。

d)GIS地图信息存储模块

“GIS地图信息存储模块”主要用于存储二维和三维机场场面地图信息，同时接收“场面目标运行规则存储模块”发送的数字化飞机/车辆运行规则并形成对应的监控区域，如严禁超速区域，严禁进入区域等。再者，“GIS地图信息存储模块”向机场场面“机载/车载移动终端”以及“运行管理分系统”显示模块发送最新地机场场面地图与监控区域信息，实现场面原型车辆/飞机的实施监管。此外，“GIS地图信息存储模块”还将存储车载传感器上传的车辆摄像头视频以及激光雷达数据，并将三维地图数据与上述两种数据相匹配。

e)飞机/车辆工作状态存储模块

“飞机/车辆工作状态存储模块”用于实时储存场面运行飞机/车辆的工作状态，如飞机停机位、车辆运行目的地、加油车加油箱状态、摆渡车服务飞机位置等多种机场场面工作状态情况。同时“飞机/车辆工作状态存储模块”内数据可被其他模块访问与调用。

f)飞机/车辆位置状态存储模块

“飞机/车辆位置状态存储模块”用于接收“定位数据融合处理模块”中融合的场面车辆飞机/车辆定位数据，并以飞机/车辆标牌与时间轴分类的方式进行存储。同时，该模块内数据可被其他模块访问与调用。

6)数据处理分系统

“数据处理分系统”包含云计算冲突预警处理模块、人工智能深度学习模块，该分系统用于分类处理整个系统内部数据，保证系统正常运行。

a)云计算冲突预警处理模块

“云计算冲突预警处理模块”将实时监控机场场面运行飞机/车辆位置信息，同时调取飞机/车辆三维数据模型数据以及机场三维地图模型数据，完成场面飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的冲突计算，并通过冲突预测时间进行多个等级划分，实行差别化的预警方案，并将预警方案发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警。

b)人工智能深度学习模块

“人工智能深度学习模块”能够接收“车载传感器”的数据，同时与“GIS地图存储器模块”内三维地图数据以及历史车载传感器数据对比，完成对三维地图模型定期修正与更新。

7)机场场面无线通信分系统

“机场场面无线通信分系统”能够保证“机载/车载移动终端”与“系统网关”可靠连接，完成系统内各类数据的传输，该无线通信系统为机场场面专用无线通信系统并且是基于IP网络搭建的，兼具移动性与无线宽带两种功能，如机场现有的“LTE通信系统”、“WiFi通信系统”以及“AeroMACS通信系统”等。

8)车载移动终端

“车载移动终端”含无线通信模块、数据处理模块、数据存储模块、边缘云计算冲突预警处理模块、外部传感器接口、显示模块以及告警模块。车载终端主要用于机场场面运行车辆与系统服务端的数据交互，探测车辆周围环境，保证车辆运行安全，监视车辆工作状态等多个功能。

a)无线通信模块

“无线通信模块”是用于系统机场场面无线通信分系统的连接终端，能够保证“车载移动终端”与系统服务端的数据交互。

b)数据处理模块

“数据处理模块”用于处理接收服务端下发的数据，并传递到“车载移动终端”各组成部分，同时将定位模块数据、CAN总线数据以及外部传感器器数据等多种数据进行分类处理，并将数据发送至“无线通信模块”再传递至服务端。

c)数据存储模块

“数据存储模块”用于存储机场场面二维地图、限制管控区域等多种数据信息。

d)边缘云计算冲突预警处理模块

“边缘云计算冲突预警处理模块”能够通过“车载外部传感器”的光学摄像头和激光雷达数据通过智能计算的方式探测自身车辆周围环境，对可能发生的冲突行为，产生告警指令发送至告警模块。

e)外部传感器接口

“外部传感器接口”用于连接车辆传感器，将传感器数据传输至车载终端进一步处理。

f)显示模块

“显示模块”用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、自身车辆健康状况以及车辆工作状态等众多信息。

g)告警模块

“告警模块”采用声音或蜂鸣器等警告设备。当车载终端接收服务端发送的告警指令或自身检测到冲突预警时，发出警告。

9)机载移动终端

“机载移动终端”由无线通信模块、数据处理模块、数据存储模块、工作状态模块、显示模块以及告警模块等六个部分组成，在实现机载人员与服务端数据交互的同时，获得机场场面运行信息，工作指令等多种数据信息。

上述六种模块具体功能如下：

a)无线通信模块

“无线通信模块”是用于系统机场场面无线通信分系统的连接终端，能够保证机载移动终端与系统服务端的数据交互。

b)数据处理模块

“数据处理模块”连接无线通信模块与机载终端内部各模块，实现各模块与服务端的数据交互。

c)数据存储模块

“数据存储模块”用于存储机场场面二维地图、限制管控区域等多种数据信息。

d)工作状态模块

“工作状态模块”与“数据处理模块”相连，用于与服务端“工作进程数据处理模块”数据交换，完成工作指令的交互以及工作进展状态的上传。

e)显示模块

“显示模块”用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、自身飞机工作状态等多种信息。

f)告警模块

“告警模块”采用声音或蜂鸣器等警告设备。当机载终端接收到服务端发送的告警指令时，发出警告。

10)车载传感器，与车载移动终端联合使用；

“车载传感器”由光学摄像头、激光雷达两个部分组成，用于实现对车辆周边环境情况的实时探测。

两个组成部分的功能具体如下：

a)光学摄像头

“光学摄像头”用于实时拍摄车辆周边360度的视频信息，并以IP网络数据的形式将视频发送至车载终端。

b)激光雷达

“激光雷达”分别安装在车辆周围，利用激光的传播速度快、直线型好等特点将激光发射出去，并接收返回的信息来描述被测量物理的表面形态的。该激光雷达用于探测车辆周围的环境情况以及周边是否有飞机/车辆等目标的存在，并将探测数据以IP网络数据的形式发送至车载终端。

11)运行管理分系统

“运行管理分系统”主要是面向服务端使用的人机交互，主要由显示模块、数据处理模块以及告警模块三个部分组成。

a)显示模块

“显示模块”用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、场面目标工作状态信息以及各类告警信息。

b)数据处理模块

“数据处理模块”用于处理运行管理分系统之间的交互数据信息。

c)告警模块

“告警模块”采用声音或蜂鸣器等警告设备。当“运行管理分系统”接收到服务端发送的告警指令时，发出警告。凡是机场场面有冲突预警均会产生告警信息并发送至“运行管理分系统”，并发出告警。

附图说明

图1.本发明一种机场场面安全避撞预警系统的构成示意图，

其中1-系统网关，2-数据存储分系统，3-数据处理分系统，4-机场场面无线通信分系统，5-车载移动终端、6-车载传感器；7-运行管理分系统，8-机载运动终端。

图2.本发明一种机场场面安全避撞预警系统的一个实施方案示意图；

图3.采用本发明系统对进行机场场面进行系统级冲突预警评估实现方法流程；

图4.本发明系统和方法中，三维数据模型更新实现方法流程；

图5.本发明系统和方法中，车辆自身冲突预警评估实现方法流程。

具体实施方式

下面结合附图进一步对本发明进行示例性说明，但不用于限制本发明。

如图1所示，本发明提供一种机场场面安全避撞预警系统，其特征在于：包含通过内部系统网关连接的系统服务端、机场场面无线通信分系统4、车载移动终端5、车载传感器6；所述系统服务端包含数据存储分系统2、数据处理分系统3、运行管理分系统7。各部分分布在机场使用环境的各个位置；

所述数据存储分系统2包含三维数据模型存储模块、飞机/车辆位置状态存储模块、场面目标运行规则存储模块、GIS地图信息存储模块；所述数据处理分系统3包含云计算冲突预警处理模块和人工智能深度学习模块(如图2所示)；

所述机场场面无线通信分系统4用于使所述车载移动终端5和机载移动终端8与系统服务端稳定连接，完成系统内的数据传输；所述车载移动终端5与车载传感器6连接；

如图3所示，所述云计算冲突预警处理模块用于从所述数据存储分系统获取实时获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型，以建立机场场面飞机/车辆三维运行模型，并根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在三维模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性，并对可能发生碰撞的时间进行估算并进行分级，实行差别化的预警方案，并将预警方案发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警：

所述人工智能深度学习模块用于获取所述车载传感器采集的数据，同时与GIS地图存储器模块内三维场面地图数据以及实时车载传感器数据对比，完成对三维地图模型定期修正与更新。

如图2所示，本发明的一些实施方案中，所述车载移动终端包含边缘云计算冲突预警处理模块、外部传感器接口、告警模块；所述车载传感器与所述外部传感器接口连接，包含光学摄像头和激光雷达；其中所述边缘云计算冲突预警处理模块用于：

获取所述光学摄像头的探测数据建立车辆周边环境模型，判断车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物情况；同时接收所述激光雷达的探测数据，确认车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，并结合光学摄像头的探测数据对上述目标进行定位；

利用不同时间光学摄像头与激光雷达探测数据的差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，分析两者的碰撞可能性并预计碰撞时间；当可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；

持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

所述三维数据模型存储模块用于存储场面运行车辆以及各类飞机的三维数字模型，其内部存储飞机/车辆三维模型数据可被数据处理分系统等进行访问并调用，以用于安全计算。

所述GIS地图信息存储模块用于：存储二维或三维机场场面地图信息，同时接收所述场目标运行规则存储模块发送的数字化飞机/车辆运行规则并形成对应的监控区域；向机场场面“机载/车载移动终端”以及运行管理分系统发送最新地机场场面地图与监控区域信息，实现场面原型车辆/飞机的实时监管；和/或存储所述车载传感器探测的数据，并将探测数据与所述机场场面地图数据相比较匹配。

所述机场场面目标运行规则存储模块用于：存储机场场面飞机/车辆运行规则同时将各类运行规则以数字化的形式传出至所述GIS地图信息存储模块。

如图2所示，一些实施方案中，所述运行管理分系统包含显示模块、数据处理模块以及告警模块三个部分，用于面向服务端使用的人机交互；所述显示模块用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、场面目标工作状态信息以及各类告警信息；所述数据处理模块用于处理运行管理分系统之间的交互数据信息；所述告警模块用于当所述运行管理分系统接收到系统服务端发送的告警指令时，发出警告。

本发明提供的一种机场场面安全避撞预警方法实施方案中，其共同特点在于，采用上述任一系统进行机场场面冲突预警评估并发出警告，具体如下：

运行所述系统，使所述云计算冲突预警处理模块从所述数据存储分系统中获取数据并建立机场场面飞机/车辆三维运行模型，在模型下根据包含飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线在内的数据计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性，并对可能发生碰撞的时间进行估算，若该时间在预定的阈值范围内，则向该关联的飞机/车辆发出警告；若碰撞可能性消除，则警告指令消除；若未消除，则警告指令发生变化，以提醒场面工作人员；

如图3所示，示例性实现步骤如下：

1)“云计算冲突预警处理模块”获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型；

2)“云计算冲突预警处理模块”建立机场场面飞机/车辆三维运行模型；

3)“云计算冲突预警处理模块”根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在所述机场场面飞机/车辆三维运行模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性；

4)“云计算冲突预警处理模块”对可能发生碰撞的时间进行估算，若该时间在一定的阈值范围内，“云计算冲突预警处理模块”向该碰撞关联的飞机/车辆发出警告；

5)若碰撞可能性消除，则警告指令消除，若未消除，则警告指令发生变化(更加急促等)，以提醒人员。

本发明的一些实施方案中，还包括对数据存储分系统的三维数据模型存储模块中的三维数据模型进行实时更新，具体如下：

使车载传感器随车辆运行移动采集数据；

运行系统使得所述人工智能深度学习模块获取所述采集数据，并结合GIS地图信息存储模块中的车辆位置建立该位置三维数据模型，对该位置生成的三维数据新模型经过多个车辆或多次产生的数据确认，并与所述三维数据模型存储模块中的数据进行对比，若与三维数据模型存储模块中的三维模型不相同，则用新模型替换所述三维数据模型存储模块中该位置的三维模型。

如图4所示，一个示例性实施方案中的实现步骤如下：

1)“激光雷达”与“光学摄像头”伴随车辆行驶时采集车辆周边空间信息，并将这些信息发送至“人工智能深度学习模块”；

2)“人工智能深度学习模块”获取“激光雷达”探测与“光学摄像头”探测获得的探测数据并结合“GIS地图信息存储模块”中的车辆位置，建立该位置三维数字模型；

3)“人工智能深度学习模块”对上述位置新生成三维数字模型经过多个车辆或多次产生的确认并于三维数据模型存储模块中的数据进行对比；

4)若新模型与三维数据模型存储模块中的三维模型相同，则不做变化；

5)若新模型与三维数据模型存储模块中的三维模型不相同，则用新模型代替“三维数据模型存储模块”中原始三维模型，从而实现机场三维模型更新。

如图5所示本发明的一些方法实施方案中，还包括对车辆自身冲突预警评估，示例性实现步骤如下：

(1)建立车辆周边环境模型：

所述边缘云计算冲突预警处理模块利用光学摄像头和激光雷达探测的车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物数据，利用机场场面背景颜色、场面道路虚实线进行结构化道路检测，同时结合道路标志识别等多种方式建立车辆周边环境模型；

(2)所述边缘云计算冲突预警处理模块获取光学摄像头采集和判断车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物情况数据；

(3)所述边缘云计算冲突预警处理模块利用接收激光雷达数据，确认飞机、车辆、人以及建筑物，并结合步骤(2)的光学摄像头采集的数据对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物进行定位；

(4)所述边缘云计算冲突预警处理模对不同时间光学摄像头与激光雷达的数据差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，评估碰撞可能性以及预计碰撞时间；当可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种机场场面安全避撞预警系统，其特征在于：包含通过内部系统网关连接的系统服务端、机场场面无线通信分系统、车载移动终端、车载传感器、机载移动终端、授时分系统；

所述系统服务端包含数据存储分系统、数据处理分系统、运行管理分系统；

所述数据存储分系统包含三维数据模型存储模块、飞机/车辆位置状态存储模块、场面目标运行规则存储模块、GIS地图信息存储模块；

所述数据处理分系统包含云计算冲突预警处理模块和人工智能深度学习模块；

所述机场场面无线通信分系统用于使所述车载移动终端和机载移动终端与系统服务端稳定连接，完成系统内的数据传输；所述车载移动终端与车载传感器连接；

所述云计算冲突预警处理模块用于从所述数据存储分系统获取实时获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型，以建立机场场面飞机/车辆三维运行模型；并根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在三维模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性，并对可能发生碰撞的时间进行估算得出预警方案，并将预警方案发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警。

2.根据权利要求1所述的机场场面安全避撞预警系统，其特征在于

所述人工智能深度学习模块用于获取所述车载传感器采集的数据，同时与GIS地图存储器模块内三维场面地图数据以及历史车载传感器数据对比，完成对三维地图模型定期修正与更新。

3.根据权利要求1所述的机场场面安全避撞预警系统，其特征在于：

所述车载移动终端包含边缘云计算冲突预警处理模块、外部传感器接口、告警模块；

所述车载传感器与所述外部传感器接口连接，包含光学摄像头和激光雷达；

所述边缘云计算冲突预警处理模块用于：

获取所述光学摄像头的探测数据建立车辆周边环境模型，判断车辆周边

飞机、车辆、人以及建筑物情况；同时接收所述激光雷达的探测数据，确认车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，并结合光学摄像头的探测数据对上述目标进行定位；

利用不同时间光学摄像头与激光雷达探测数据的差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，分析碰撞可能性并预计碰撞时间；当可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；

持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

4.根据权利要求1所述的机场场面安全避撞预警系统，其特征在于，

所述三维数据模型存储模块用于存储场面运行车辆以及各类飞机的三维数字模型，其内部存储飞机/车辆三维模型数据可被数据处理分系统等进行访问并调用，以用于安全计算。

5.根据权利要求1所述的机场场面安全避撞预警系统，其特征在于，

所述GIS地图信息存储模块用于：

存储二维和三维机场场面地图信息，同时接收所述场面目标运行规则存储模块发送的数字化飞机/车辆运行规则并形成对应的监控区域；

向机场场面机载/车载移动终端以及运行管理分系统发送最新地机场场面地图与监控区域信息，实现场面原型车辆/飞机的实时监管；和/或

存储所述车载传感器探测的数据，并将探测数据与所述机场场面地图数据相比较匹配；

所述机场场面目标运行规则存储模块用于：存储机场场面飞机/车辆运行规则，

同时将各类运行规则以数字化的形式传出至所述GIS地图信息存储模块。

6.根据权利要求1-5任一所述的机场场面安全避撞预警系统，其特征在于，所述运行管理分系统包含显示模块、数据处理模块以及告警模块三个部分，用于面向服务端使用的人机交互；

所述显示模块用于显示机场场面地图信息、机场场面飞机/车辆位置信息、场

面目标工作状态信息以及各类告警信息。

所述数据处理模块用于处理运行管理分系统与其他组成系统之间的交互数据信息；

所述告警模块用于当所述运行管理分系统接收到系统服务端发送的告警指令时，发出警告。

7.一种机场场面安全避撞预警方法，其特征在于：

采用权利要求1-5任一所述的系统进行系统级冲突预警评估并发出警告，具体如下：

运行所述系统，使所述云计算冲突预警处理模块从所述数据存储分系统获取实时获取飞机/车辆位置状态信息、GIS地图信息、飞机/车辆三维数据模型、机场三维数据模型，以建立机场场面飞机/车辆三维运行模型；并根据飞机/车辆运行速度、运行方向、运行路线等，在场场面飞机/车辆三维运行模型下计算飞机之间、车辆之间、飞机与车辆之间以及飞机/车辆与周边建筑物之间的碰撞可能性及可能发生碰撞的时间进行估算，若该时间在预定的阈值范围内，则将预警方案信号发送至对应机载/车载移动终端以及运行管理分系统实现冲突预警。

8.根据权利要求7所述的方法，若碰撞可能性消除，发出指令消除警告；若未消除，则警告指令发生变化，以提醒场面工作人员。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：还包括对数据存储分系统的三维数据模型存储模块中的三维数据模型进行实时更新，具体如下：

使车载传感器随车辆运行移动采集数据；

运行系统使得所述人工智能深度学习模块获取所述采集数据，并结合GIS地图信息存储模块中的车辆位置建立该位置三维数据模型，对该位置生成的三维数据新模型经过多个车辆或多次产生的数据确认，并与所述三维数据模型存储模块中的数据进行对比，若与三维数据模型存储模块中的三维模型不相同，则用新模型替换所述三维数据模型存储模块中该位置的三维模型。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于还包括对车辆自身冲突预警评估，具体如下

(1)建立车辆周边环境模型：

所述边缘云计算冲突预警处理模块利用光学摄像头和激光雷达探测的车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物数据，利用机场场面背景颜色、场面道路虚实线进行结构化道路检测，同时结合道路标志识别等多种方式建立车辆周边环境模型；

(2)所述边缘云计算冲突预警处理模块利用利用光学摄像头采集和判断车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物情况；

(3)所述边缘云计算冲突预警处理模块利用接收激光雷达数据，确认飞机、车辆、人以及建筑物，并结合步骤(2)的光学摄像头数据对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物进行定位；

(4)利用不同时间光学摄像头与激光雷达的数据差异，对车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物相对于自身车辆移动状态进行分析，评估碰撞可能性以及预计碰撞时间；当计算得到可能发生碰撞的时间在预定阈值以下时，向所述告警模块发出告警指令；持续跟踪车辆周边飞机、车辆、人以及建筑物，当碰撞预警消除时，停止向告警模块发出指令，若碰撞预警未消除则告警持续且有变化。

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