CN112397071B - 一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,步骤如下:对进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪的管制指令进行语音识别;将上述识别出的结构化的管制指令意图数据与监视、计划数据结合进行告警逻辑计算产生告警;将上述识别出的管制指令语音文本及告警信息发送至人机界面显示。本发明为塔台管制风险防控提供及时、全面、智能技防安全堡垒,防止管制“错、忘、漏”发生,降低塔台管制员工作负荷。
Description
技术领域
本发明属于风险预警技术领域,具体指代一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法。
背景技术
近几年来,随着民航航班量的持续增长,大中型机场陆续进入多跑道运行时代,在提升运行效率的同时,机场场面运行复杂度显著提高,带来了一定的运行风险。比较突出的问题是航空器对错跑道和跑道侵入,如果管制员不及时发现,有可能造成非常严重的后果。
航空器在平行跑道机场建立盲降进近着陆时,可能由于管制员指令错误或飞行员认错跑道造成对错跑道,如果不提前发现,将会造成严重的后果。此外,跑道侵入一直是影响航班在机场场面运行安全的重要风险因素。
目前预防进近、跑道运行不安全事件发生的相关技术、系统有很多,主要包括:
1.高级场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)
A-SMGCS主要引接监视数据、飞行计划等信息进行融汇处理,对机场场面的活动目标进行监视、告警控制、路由规划及引导。系统具备跑道侵入告警功能,基于引接航班精确的位置及运动趋势,考虑场面环境状况和运行规则,判断运行中存在的潜在风险,给出告警提示。A-SMGCS的运行态势信息可通过无线传输链路传输到机载/车载移动终端,实现管制员/飞行员/车辆驾驶员之间的场面运行态势共享,增强场面运行情景意识,有利于减少跑道侵入事件发生。
A-SMGCS系统存在的缺陷为:其仅通过航空器位置及运动趋势判断场面运行冲突判断,常常因为即将或已经存在冲突事实,再进行冲突判断,发出告警提醒管制员进行处置规避风险,为时已晚;该方法可能存在风险预判不及时等问题。
2.塔台电子进程单系统
目前国内部分大中型机场已安装运行塔台电子进程单系统,该系统可设置一系列防跑道侵入功能,通过系统严格规范塔台操作流程,采用状态冲突限制、告警提示、计时、确认等方法,尽可能减少管制员“错忘漏”操作情况,减少跑道侵入。
塔台电子进程单系统存在的缺陷为:依靠电子进程单上操作指令与监视数据相结合的防跑道侵入技术方法,还不能提前预判因管制员指令错误、口误、忘记/错误操作电子进程单等系统或机组误听造成的不安全事件,缺乏全面性、及时性、智能化。
针对以上问题,本发明基于管制语音识别的指令并结合A-SMGCS系统的监视、飞行计划数据对航空器在进近着陆和跑道运行场景进行逻辑判断计算,提前针对对错跑道、跑道侵入等不安全事件发出告警提示,使管制员及时发现和纠正错误,使得预防航班进近着陆及跑道运行风险,更及时、更全面、更智能。
发明内容
针对于上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,以解决现有技术中仅通过航空器位置及运动趋势判断场面运行冲突判断,存在风险预判不及时等问题;及依靠电子进程单系统上人工输入指令,不能提前预判因管制员指令错误、口误、忘记/错误操作电子进程单系统或机组误听造成的不安全事件的问题。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
本发明的一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,步骤如下:
1)对进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪的管制指令进行语音识别,形成结构化管制指令数据;
2)将上述识别出的结构化的管制指令数据与监视、计划数据结合进行告警逻辑计算产生告警;
3)将上述步骤1)中识别出的结构化管制指令文本数据及告警信息发送至人机界面显示。
进一步地,所述步骤1)具体包括:通过采用基于神经网络的深度学习语音识别方法对管制员与飞行员陆空通话语音进行识别形成结构化的意图数据,然后输出语音文本数据。
进一步地,所述步骤1)具体还包括:
11)原始管制语音音频输入:原始管制语音音频来源于进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪,通过专用的500欧姆音频线,接入音频采集设备,将模拟语音信号转化为数字语音信号,然后通过声卡实时输入给管制语音识别服务器;
12)语音识别处理:将输入的数字语音信号进行降噪、音频分割的预处理,采用基于神经网络的深度学习语音识别方法,将管制语音识别成非结构化管制指令文本;
13)结构化管制意图识别:通过建立管制指令语音语料库、数字语音规则库,即管制指令语法模型,进行管制指令意图结构化提取,形成结构化管制指令文本数据;
14)语音文本数据输出:将识别出的语音文本数据通过数据接口输出给A-SMGCS系统,具体输出的内容包括:席位名称、语音通道、上行/下行指令标志、语音开始时间、语音结束时间、语音时长、中/英文标志、原始语音文本、结构化管制指令文本、航班号、复诵一致性标识。
进一步地,所述步骤2)具体包括:将结构化的管制指令意图数据结合航空器运行航迹、飞行计划的信息,对航空器进近着陆截获盲降和在跑道运行过程中对错跑道、跑道侵入的风险进行逻辑判断产生预警信息,并在A-SMGCS态势界面显示预警提示信息。
进一步地,所述告警逻辑处理分为:进近着陆误切盲降(ILS)航道告警逻辑处理、跑道侵入告警逻辑处理。
进一步地,所述步骤2)具体还包括:
21)进近着陆误切盲降(ILS)航道告警逻辑处理:
将盲降指令及机组复诵中的跑道号与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道进行匹配对比,当满足以下条件之一时,产生告警,且于人机界面的航迹标牌上显示告警提示标记,并发出告警声音,条件如下:
识别的可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
识别的机组复诵可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
22)跑道侵入告警逻辑处理:通过结构化管制语音指令(关键管制意图指令:落地、起飞、进跑道、穿越跑道)与A-SMGCS系统中监视、飞行计划信息逻辑关联判断,提前预防跑道侵入事件的发生。
进一步地,所述步骤22)具体还包括:按照多目标之间冲突、单目标语音与航迹不一致的情况,跑道侵入告警分为:多目标冲突告警及单目标语音指令与航迹不一致告警(即语音指令与航迹不一致告警);
多目标冲突告警:多个目标之间的冲突,分为以下几种类型:
a.目标航迹之间的冲突;
b.一航迹关联的管制语音指令与另一航迹运行态势冲突;
c.一航迹关联的管制语音指令与另一航迹关联的管制语音指令冲突;
其中,b和c类冲突告警定义为语音指令与航迹/语音指令冲突告警。
进一步地,所述语音指令与航迹/语音指令冲突告警包括:落地指令与航迹/语音指令冲突告警、起飞指令与航迹/语音指令冲突告警、进跑道指令与航迹/语音指令冲突告警及穿越指令与航迹/语音指令冲突告警。
进一步地,所述语音指令与航迹不一致告警包括:落地指令与航迹不一致告警、起飞指令与航迹不一致告警、进跑道指令与航迹不一致告警及穿越指令与航迹不一致告警。
本发明的有益效果:
1、风险预判更加及时,防控关口前移;
本发明可以最及时的获知管制意图、以及航空器下一步的运动意图和趋势,相对依靠航空器当前位置及运行趋势判断已经或即将发生冲突告警方法,风险预判更加及时,将截错航道对错跑道、跑道侵入风险防控关口最大限度前移。
2、预防“错、忘、漏”,防控更加全面、智能;
本发明可以智能的识别出管制员指令与指令/航迹/计划逻辑错误、飞行员复诵错误,提供一道智能安全壁垒。解决了当前采用电子进程单结合航空器运行态势风险判断方法时,管制员忘记电子进程单状态指令操作造成冲突的安全漏洞,使得风险防控更加全面、智能。
3、降低塔台管制员工作负荷;
本发明为塔台管制风险防控提供及时、全面、智能技防安全堡垒,降低塔台管制员工作负荷。
附图说明
图1为本发明方法的原理图。
图2为管制语音识别处理原理框图。
图3为跑道侵入告警分类结构图。
图4为落地指令与地面航迹冲突的示意图。
图5为落地指令与空中航迹冲突的示意图。
图6为起飞指令与航迹冲突的示意图。
图7为进跑道指令与地面航迹冲突的示意图。
图8为进跑道指令与空中航迹冲突的示意图。
图9为穿越指令与地面航迹冲突的示意图。
图10为穿越指令与空中航迹冲突的示意图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明,实施方式提及的内容并非对本发明的限定。
参照图1所示,本发明的一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,步骤如下:
步骤1:对进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪的管制指令进行语音识别,形成结构化管制指令数据;
通过采用基于神经网络的深度学习语音识别方法对管制员与飞行员陆空通话语音进行识别形成结构化的管制指令意图数据,然后输出语音文本数据。
参照图2,所述步骤1)具体还包括:
11)原始管制语音音频输入:原始管制语音音频来源于进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪,通过专用的500欧姆音频线,接入音频采集设备,将模拟语音信号转化为数字语音信号,然后通过声卡实时输入给管制语音识别服务器;
12)语音识别处理:将输入的数字语音信号进行降噪、音频分割的预处理,采用基于神经网络的深度学习语音识别方法,将管制语音识别成非结构化管制指令文本;
13)结构化管制意图识别:通过建立管制指令语音语料库、数字语音规则库,即管制指令语法模型,进行管制指令意图结构化提取,形成结构化管制指令文本数据;
针对预防对错跑道、跑道侵入等风险场景,重点识别的关键管制意图指令包括进跑道、起飞、可以盲降、落地、穿越跑道等5种指令,对应识别出的结构化语音指令样例如下表1:
表1
14)语音文本数据输出:将识别出的语音文本数据通过数据接口输出给A-SMGCS系统,具体输出的内容包括:席位名称、语音通道、上行/下行指令标志、语音开始时间、语音结束时间、语音时长、中/英文标志、原始语音文本、结构化管制指令文本、航班号、复诵一致性标识。
步骤2:将上述识别出的结构化管制指令数据与监视、计划数据结合进行告警逻辑计算产生告警;
所述步骤2)具体包括:将结构化管制指令数据结合航空器运行航迹、飞行计划的信息,对航空器进近着陆截获盲降和在跑道运行过程中对错跑道、跑道侵入等风险进行逻辑判断产生预警信息,并在A-SMGCS态势界面显示预警提示信息,提示管制员纠正错误,提高运行安全性。
所述告警逻辑处理分为:进近着陆误切盲降(ILS)航道告警逻辑处理、跑道侵入告警逻辑处理。
所述步骤2)具体还包括:
21)进近着陆误切盲降(ILS)航道告警逻辑处理:
将盲降指令及机组复诵中的跑道号与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道进行匹配对比,当满足以下条件之一时,产生告警,且于人机界面的航迹标牌上显示告警提示标记,并发出告警声音,对管制员进行及时提醒,避免航空器落错跑道等不安全事件的发生,条件如下:
识别的可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
识别的机组复诵可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
22)跑道侵入告警逻辑处理:通过结构化管制语音指令(关键管制意图指令:落地、起飞、进跑道、穿越跑道)与A-SMGCS系统中监视、飞行计划信息逻辑关联判断,提前预防跑道侵入事件的发生。
所述步骤22)具体还包括:按照多目标之间冲突、单目标语音与航迹不一致的情况,参照图3所示,跑道侵入告警分为:多目标冲突告警及单目标语音指令与航迹不一致告警(即语音指令与航迹不一致告警);
多目标冲突告警:多个目标之间的冲突,分为以下几种类型:
a.目标航迹之间的冲突;
b.一航迹关联的管制语音指令与另一航迹运行态势冲突;
c.一航迹关联的管制语音指令与另一航迹关联的管制语音指令冲突;
其中,b和c类冲突告警定义为语音指令与航迹/语音指令冲突告警。
每种冲突/不一致告警情况可通过可变参数(VSP)控制告警打开/关闭,且各冲突情况涉及的可变参数相互独立。
每类语音指令可各自设置有效时间参数,系统收到语音指令后经过参数时间后,该条语音指令自动失效。
当告警基于的语音指令被取消或自动失效后,不再发出告警。
语音指令与航迹/语音指令冲突告警:若一语音指令匹配的航迹目标与另一航迹目标运动态势或与另一航迹目标的语音指令存在冲突时,发出语音指令与航迹/语音指令冲突告警;参照图3所示,具体分为:
(11)落地指令与航迹/语音指令冲突告警:当接收到结构化落地语音指令(如表2),且可将该语音指令与五边区降落的目标A相匹配时;
表2
参照图4所示,若目标A对准的跑道保护区内探测到地面目标B占用跑道,则发出告警;当目标B脱离跑道保护区范围内(包括起飞离地),该告警解除。
参照图5所示,若同一五边区内目标A前方存在另一降落目标C(非复飞状态),则发出告警;当告警基于的语音指令被取消或自动失效后,则不再发出告警。
若目标A对准的跑道保护区内或附近接收到目标B已发布穿越跑道、进跑道或起飞语音指令(如表3),则发出告警;当告警基于的语音指令被取消或自动失效后,则不再发出告警。
表3
(12)起飞指令与航迹/语音指令冲突告警:当接收到结构化起飞语音指令(如下表4),且可将该语音指令与跑道区域的离港目标A相匹配时;
表4
航班 | 使用跑道 | 管制意图指令 |
A | 35L | 可以起飞/cleared for take-off |
参照图6所示,若目标A前方有任意航迹目标B存在于跑道保护区范围内,则发出告警;当目标B位于目标A后方时不发出告警;
若目标A前方有任意航迹目标B存在于跑道保护区范围内或附近,且已发布穿越跑道或进跑道指令(如表5),则发出告警;当告警基于的语音指令被取消或自动失效后,或探测到目标B位于目标A后方时不发出告警。
表5
(13)进跑道指令与航迹/语音指令冲突告警:
(131)进跑道指令与地面航迹/语音指令冲突;
当接收到结构化进跑道语音指令(如下表6),且可将该语音指令与离港目标A相匹配时;
表6
航班 | 使用跑道 | 管制意图指令 |
A | 35L | 进跑道/Line up |
B | 35L | 可以起飞/cleared for take-off |
若目标B已下达起飞指令,且目标A位于目标B前方,则发出告警;
若目标B滑行速度大于系统设置的可变参数,且目标A与B为接近状态,则发出告警;
当目标A位于B后方或A与B相对远离趋势时不发出告警,参照图7所示。
(132)进跑道指令与空中航迹/语音指令冲突;
当接收到结构化进跑道语音指令(如下表7),且可将该语音指令与离港目标A相匹配时;
表7
航班 | 使用跑道 | 管制意图指令 |
A | 35L | 进跑道/Line up |
B | 35L | 可以落地/cleared to land |
若接收到空中落地目标B已下达落地指令,则发出告警;
若目标A未进入跑道区域,如果该语音指令描述的跑道对应的五边区内存在空中落地目标B,且B距离跑道头的距离小于数据库设置的可变告警参数,则发出语音指令与航迹冲突告警;
当目标A已经完成上跑道过程(即已进入跑道区域内)以后,该告警解除。但如果符合上述的落地指令与地面航迹冲突告警,发出相应的告警,参照图8所示。
(14)穿越指令与航迹/语音指令冲突告警:
(141)穿越指令与地面航迹/语音指令冲突;
当接收到结构化穿越语音指令(如下表8),且可将该语音指令与地面目标A相匹配时,如果A位于穿越道口范围内(穿越道口范围可在数据库内设置),该语音指令中描述的跑道上有目标B;
表8
航班 | 使用跑道 | 管制意图指令 |
A | 35L | 穿越跑道/Cross Runway |
B | 35L | 可以起飞/cleared for take-off |
若目标B已下达起飞指令,且目标A位于目标B前方,则发出告警;
若目标B滑行速度大于系统设置的可变参数,且目标A与B为接近状态,则发出告警;
当目标A位于B后方或者A与B相对远离趋势时不发出告警,参照图9所示。
(142)穿越指令与空中航迹冲突;
当接收到结构化穿越语音指令(如下表9),且可将该语音指令与地面目标A相匹配时,如果A位于穿越道口范围内(穿越道口范围可在数据库内设置),该跑道五边区内存在落地目标B;
表9
航班 | 使用跑道 | 管制意图指令 |
A | 35L | 穿越跑道/Cross Runway |
B | 35L | 可以落地/cleared to land |
若目标B已下达落地指令,则发出告警;
若B距离跑道头的距离小于数据库设置的可变告警参数,则发出语音指令与航迹冲突告警;参照图10所示。
语音指令与航迹不一致告警:当监测到语音指令中携带的跑道/道口与航迹实际正在使用的跑道/道口不一致时,则发出指令与航迹不一致告警;参照图3所示,具体分为:
(21)落地指令与航迹不一致告警:当落地指令匹配的空中目标A对准的逻辑跑道与语音指令中携带的跑道名不一致时,则发出指令与航迹不一致告警。
(22)起飞指令与航迹不一致告警:当起飞指令匹配的地面目标A位于的跑道头区(跑道头区域范围可在数据库内设置)关联的逻辑跑道与语音指令中携带的跑道名不一致时,则发出指令与航迹不一致告警。
(23)进跑道指令与航迹不一致告警:当进跑道指令匹配的地面目标A位于的跑道等待区(跑道等待区域范围可在数据库内设置)关联的逻辑跑道与语音指令中携带的跑道名不一致时,则发出指令与航迹不一致告警。
(24)穿越指令与航迹不一致告警:当穿越指令匹配的地面目标A位于的穿越道口(穿越道口范围可在数据库内设置)与语音指令中携带的跑道/穿越道口不一致时,则发出指令与航迹不一致告警。
步骤3:将上述步骤1)中识别出的结构化管制指令文本数据及告警信息发送至人机界面显示;
全方位显示告警发生情景、告警发生原因,全面、便捷的提醒管制员关注告警问题和分析原因,为管制员快捷的提前发现风险问题、分析原因、进行纠错处置提供决策工具。当计算产生告警时,在A-SMGCS系统态势界面的航班航迹标牌上显示告警信息(采用告警标识符、标牌边框变色),在语言识别窗口同步将导致该告警的管制语音指令高亮变色显示,在告警列表中显示该航班告警信息,同时产生告警声音,提醒管制员注意,根据态势运行情况和告警提示信息,管制员进行纠正错误等处置,防止不安全事件发生。
允许管制员在语言识别窗口和航迹标牌上对告警进行确认,告警确认后告警声音停止;当告警条件不存在后,告警自动消失。
本发明具体应用途径很多,以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进,这些改进也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,步骤如下:
1)对进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪的管制指令进行语音识别,形成结构化管制指令数据;
2)将上述识别出的结构化管制指令数据与监视、计划数据结合进行告警逻辑处理产生告警;
3)将上述步骤1)中识别出的结构化管制指令文本数据及告警信息发送至人机界面显示;
所述告警逻辑处理分为:进近着陆误切盲降航道告警逻辑处理、跑道侵入告警逻辑处理;
所述步骤2)具体还包括:
21)进近着陆误切盲降航道告警逻辑处理:
将盲降指令及机组复诵中的跑道号与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道进行匹配对比,当满足以下条件之一时,产生告警,且于人机界面的航迹标牌上显示告警提示标记,并发出告警声音,条件如下:
识别的可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
识别的机组复诵可盲降指令中对应的跑道号信息与A-SMGCS系统中飞行计划信息中的降落跑道不一致;
22)跑道侵入告警逻辑处理:通过结构化管制语音指令与A-SMGCS系统中监视、飞行计划信息逻辑关联判断,提前预防跑道侵入事件的发生;
所述步骤22)具体还包括:按照多目标之间冲突、单目标语音与航迹不一致的情况,跑道侵入告警分为:多目标冲突告警及单目标语音指令与航迹不一致告警;
多目标冲突告警:多个目标之间的冲突,分为以下几种类型:
a. 目标航迹之间的冲突;
b. 一航迹关联的管制语音指令与另一航迹运行态势冲突;
c. 一航迹关联的管制语音指令与另一航迹关联的管制语音指令冲突;
其中,b和c类冲突告警定义为语音指令与航迹/语音指令冲突告警。
2.根据权利要求1所述的基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,所述步骤1)具体包括:通过采用基于神经网络的深度学习语音识别方法对管制员与飞行员陆空通话语音进行识别形成结构化的管制指令意图数据,然后输出语音文本数据。
3.根据权利要求1所述的基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,所述步骤1)具体还包括:
11)原始管制语音音频输入:原始管制语音音频来源于进近、塔台管制单位的甚高频电台或管制语音记录仪,通过专用的500欧姆音频线,接入音频采集设备,将模拟语音信号转化为数字语音信号,然后通过声卡实时输入给管制语音识别服务器;
12)语音识别处理:将输入的数字语音信号进行降噪、音频分割的预处理,采用基于神经网络的深度学习语音识别方法,将管制语音识别成非结构化管制指令文本;
13)结构化管制意图识别:通过建立管制指令语音语料库、数字语音规则库,即管制指令语法模型,进行管制指令意图结构化提取,形成结构化管制指令文本数据;
14)语音文本数据输出:将识别出的语音文本数据通过数据接口输出给A-SMGCS系统,具体输出的内容包括:席位名称、语音通道、上行/下行指令标志、语音开始时间、语音结束时间、语音时长、中/英文标志、原始语音文本、结构化管制指令文本、航班号、复诵一致性标识。
4.根据权利要求1所述的基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,所述步骤2)具体包括:将结构化的管制指令意图数据结合航空器运行航迹、飞行计划的信息,对航空器进近着陆截获盲降和在跑道运行过程中对错跑道、跑道侵入的风险进行逻辑判断产生预警信息,并在A-SMGCS态势界面显示预警提示信息。
5.根据权利要求1所述的基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,所述语音指令与航迹/语音指令冲突告警包括:落地指令与航迹/语音指令冲突告警、起飞指令与航迹/语音指令冲突告警、进跑道指令与航迹/语音指令冲突告警及穿越指令与航迹/语音指令冲突告警。
6.根据权利要求1所述的基于管制语音识别的进近及跑道运行风险预警方法,其特征在于,所述语音指令与航迹不一致告警包括:落地指令与航迹不一致告警、起飞指令与航迹不一致告警、进跑道指令与航迹不一致告警及穿越指令与航迹不一致告警。
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CN114373338B (zh) * | 2022-01-11 | 2023-03-21 | 张矟 | 基于空间侵入探测实现起降过程中航空器防撞的告警方法 |
CN115294805B (zh) * | 2022-07-21 | 2023-05-16 | 中国民用航空飞行学院 | 一种基于视频图像的机场场面航空器冲突预警系统及方法 |
CN115345176B (zh) * | 2022-10-18 | 2023-01-03 | 中船重工(武汉)凌久高科有限公司 | 一种指挥决策数字信息录入和语义信息识别方法及装置 |
CN118116373A (zh) * | 2024-03-13 | 2024-05-31 | 首都机场集团有限公司 | 一种机场上道语音分析及安全管理方法、系统、终端及计算机存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004145566A (ja) * | 2002-10-23 | 2004-05-20 | Nec Corp | 航空管制指示誤り訂正装置、及び航空管制指示誤り訂正方法 |
JP2010026616A (ja) * | 2008-07-16 | 2010-02-04 | Nec Corp | 航空機進入滑走路監視システムおよび航空機進入滑走路監視方法 |
CN105015787A (zh) * | 2014-04-16 | 2015-11-04 | 波音公司 | 防止跑道偏离的着陆警报 |
CN106875948A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-20 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于管制语音的冲突告警方法 |
CN109693797A (zh) * | 2017-10-23 | 2019-04-30 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于根据上下文级联显示、听觉和语音警报的方法和系统 |
CN110930769A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-03-27 | 中国民用航空中南地区空中交通管理局 | 一种空管自动化告警方法、系统及终端设备 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7868812B2 (en) * | 2005-08-12 | 2011-01-11 | Patriot Technologies, Llp | Surveillance and warning system |
US7963618B2 (en) * | 2006-06-12 | 2011-06-21 | Aviation Communication & Surveillance Systems Llc | Systems and methods for providing aircraft runway guidance |
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WO2014115139A1 (en) * | 2013-01-23 | 2014-07-31 | Iatas (Automatic Air Traffic Control) Ltd | System and methods for automated airport air traffic control services |
CN110335609A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-15 | 四川大学 | 一种基于语音识别的地空通话数据分析方法及系统 |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004145566A (ja) * | 2002-10-23 | 2004-05-20 | Nec Corp | 航空管制指示誤り訂正装置、及び航空管制指示誤り訂正方法 |
JP2010026616A (ja) * | 2008-07-16 | 2010-02-04 | Nec Corp | 航空機進入滑走路監視システムおよび航空機進入滑走路監視方法 |
CN105015787A (zh) * | 2014-04-16 | 2015-11-04 | 波音公司 | 防止跑道偏离的着陆警报 |
CN106875948A (zh) * | 2017-02-22 | 2017-06-20 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于管制语音的冲突告警方法 |
CN109693797A (zh) * | 2017-10-23 | 2019-04-30 | 霍尼韦尔国际公司 | 用于根据上下文级联显示、听觉和语音警报的方法和系统 |
CN110930769A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-03-27 | 中国民用航空中南地区空中交通管理局 | 一种空管自动化告警方法、系统及终端设备 |
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