CN113505668A - 一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 - Google Patents
一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113505668A CN113505668A CN202110728770.8A CN202110728770A CN113505668A CN 113505668 A CN113505668 A CN 113505668A CN 202110728770 A CN202110728770 A CN 202110728770A CN 113505668 A CN113505668 A CN 113505668A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- apron
- special vehicle
- violation
- parameter
- terminal equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000006399 behavior Effects 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 132
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000013461 design Methods 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 241001417527 Pempheridae Species 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 2
- 230000001846 repelling effect Effects 0.000 description 2
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 2
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 2
- 238000010408 sweeping Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000007664 blowing Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001706 oxygenating effect Effects 0.000 description 1
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请提供一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质，涉及监控领域。其中，该方法包括：终端设备获取图像采集设备采集的图像数据。终端设备根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合；第一参数用于表示机坪特种车辆的作业场景。终端设备根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。该方法可以在不同的机坪特种车辆的作业场景下实现对机坪违规行为的自动检测，能够有效提升检测效率。
Description
技术领域
本申请涉及监控领域，尤其涉及一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质。
背景技术
对机坪特种车辆和作业人员进行机坪违规行为检测，可以检测到机坪特种车辆和作业人员是否存在违规行为。当检测到机坪特种车辆和作业人员存在违规行为时，可以对违规行为及时进行纠正，以保障机坪飞机、机坪特种车辆、作业人员、以及旅客的安全。
目前，对机坪特种车辆和作业人员进行机坪违规行为检测的方式主要为：在机坪中的一些固定点位布放摄像头，摄像头可以采集机坪上的视频数据，并通过有线网络将采集到的视频数据上传至后台数据机房。然后，可以由监控人员对后台数据机房中的视频数据进行人工核查和检测，确定机坪特种车辆和作业人员是否存在违规行为。
但是，上述对机坪特种车辆和作业人员进行机坪违规行为检测的方式中，对后台数据机房中的视频数据进行人工核查和检测不仅消耗了较高的人力成本，而且检测效率低下。
发明内容
本申请实施例提供一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质，可以提高机坪违规行为的检测效率。
第一方面，本申请实施例提供一种机坪违规行为检测方法，所述方法应用于终端设备，终端设备与图像采集设备连接；终端设备和图像采集设备均设置于机坪特种车辆上；所述方法包括：
终端设备获取图像采集设备采集的图像数据；终端设备根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合；第一参数用于表示机坪特种车辆的作业场景；终端设备根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
该方法中，设置于机坪特种车辆上的图像采集设备可以采集与该机坪特种车辆相关的图像数据。终端设备可以将图像数据输入算法集合，得到图像数据中的违规行为检测结果。将图像数据中的违规行为检测结果作为该机坪特种车辆相关的违规行为检测结果，可以实现对机坪违规行为的自动检测，不受监控人员的个人经验、精神状态等人为因素的限制，提升了检测效率。
另外，通过在不同的机坪特种车辆上的终端设备中预设可以表示该机坪特种车辆的作业场景的第一参数，终端设备根据第一参数选择适合该机坪特种车辆的作业场景的算法集合，可以实现对多个作业场景同时进行机坪违规行为检测，提高了机坪违规行为检测方法的场景适应性，扩大了应用的作业场景范围。
在一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；所述方法还包括：终端设备获取机坪特种车辆的行驶速度。
上述终端设备根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为的步骤，包括：
当行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，终端设备根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第二速度阈值时，终端设备根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；第二速度阈值大于第一速度阈值。
该设计中，终端设备通过对比机坪特种车辆的行驶速度与第一速度阈值和第二速度阈值的关系，对应地选择第一算法集合和第二算法集合对机坪违规行为进行检测，可以进一步细化机坪特种车辆所处的作业场景。
在另一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；所述方法还包括：终端设备获取机坪特种车辆的行驶速度。
上述终端设备根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为的步骤，包括：
当行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，终端设备根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第三速度阈值时，终端设备根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
该设计中，终端设备通过对比机坪特种车辆的行驶速度与第三速度阈值的关系，对应地选择第一算法集合和第二算法集合对机坪违规行为进行检测，可以进一步细化机坪特种车辆所处的作业场景的同时，与上一个设计相比，执行违规行为算法的速度更快，违规行为检测进行得更加及时。
可选地，终端设备还与服务器连接，所述方法还包括：终端设备向服务器发送机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
服务器可以具有数据看板功能。服务器可以通过数据看板功能显示保存的机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
可选地，所述方法还包括：终端设备向服务器发送图像采集设备采集的图像数据。
服务器接收到图像数据后，可以对图像数据进行保存。基于保存的图像数据，服务器可以为用户(如监控人员)提供实时视频查看、历史视频回放等功能。
可选地，终端设备包括定位装置；所述方法还包括：终端设备获取定位装置采集的定位数据；终端设备向服务器发送定位装置采集的定位数据。
服务器接收到定位数据后，可以根据定位数据为用户提供机坪特种车辆的定位跟踪、轨迹查询等功能。
一些实施例中，图像采集设备可以包括至少一个摄像头。
可选地，图像数据包括视频数据，和/或，图片数据。
可选地，所述方法还包括：当终端设备检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，终端设备发出第一告警信息。
终端设备在检测到机坪违规行为之后，发出第一告警信息，可以及时对机坪违规行为的相关人员进行告警，提醒其停止违规行为，从而避免因违规行为埋下安全隐患，以保障机坪飞机、机坪车辆、以及机坪相关人员的安全。
可选地，所述方法还包括：当终端设备检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，终端设备向服务器发送第二告警信息。
服务器接收到来自终端设备的第二告警信息后，可以根据第二告警信息确定哪辆机坪特种车辆存在违规行为，并及时向监控人员发出该机坪特种车辆存在违规行为的告警指示，提醒监控人员采取相关的管理措施。
第二方面，本申请实施例提供一种机坪违规行为检测装置，所述装置应用于终端设备，终端设备与图像采集设备连接；终端设备和图像采集设备均设置于机坪特种车辆上；所述装置包括：获取模块和检测模块。
获取模块，用于获取图像采集设备采集的图像数据。
检测模块，用于根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合；第一参数用于表示机坪特种车辆的作业场景；根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
在一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；获取模块，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
检测模块，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第二速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；第二速度阈值大于第一速度阈值。
在另一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；获取模块，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
检测模块，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第三速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
可选地，终端设备还与服务器连接，所述机坪违规行为检测装置还包括：发送模块，用于向服务器发送机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
可选地，发送模块，还用于向服务器发送图像采集设备采集的图像数据。
可选地，终端设备包括定位装置；获取模块，还用于获取定位装置采集的定位数据；发送模块，还用于向服务器发送定位装置采集的定位数据。
一些实施例中，图像采集设备可以包括至少一个摄像头。
可选地，图像数据包括视频数据，和/或，图片数据。
可选地，所述机坪违规行为检测装置还包括：告警模块，用于当检测模块检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，发出第一告警信息。
可选地，发送模块，还用于当检测模块检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，向服务器发送第二告警信息。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；存储器存储有处理器可执行的指令；处理器被配置为执行所述指令时，使得电子设备实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；当所述计算机程序指令被电子设备执行时，使得电子设备实现如第一方面所述的方法。
上述第二方面至第四方面所具备的有益效果，可参考第一方面中所述。
第五方面，本申请实施例提供一种机坪违规行为检测系统，包括：终端设备、图像采集设备；终端设备与图像采集设备连接；终端设备和图像采集设备均设置于机坪特种车辆上。
终端设备用于，获取图像采集设备采集的图像数据；根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合，第一参数用于表示机坪特种车辆的作业场景；根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
可选地，所述机坪违规行为检测系统还包括：服务器；终端设备与服务器连接。终端设备还用于，向服务器发送机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
在一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；终端设备，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
终端设备，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第二速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；第二速度阈值大于第一速度阈值。
在另一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；终端设备，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
终端设备，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第三速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
可选地，终端设备，还用于向服务器发送图像采集设备采集的图像数据。
可选地，终端设备，还用于获取定位装置采集的定位数据，向服务器发送定位装置采集的定位数据。
一些实施例中，图像采集设备可以包括至少一个摄像头。
可选地，图像数据包括视频数据，和/或，图片数据。
可选地，终端设备，还用于当检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，发出第一告警信息。
可选地，终端设备，还用于当检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，向服务器发送第二告警信息。
上述第五方面所具备的有益效果，可参考第一方面中所述，不再赘述。
附图说明
图1为本申请实施例提供的机坪违规行为检测系统的组成示意图；
图2为本申请实施例提供的终端设备120的组成示意图；
图3为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的另一流程示意图；
图5为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的又一种流程示意图；
图6为本申请实施例提供的机坪违规行为检测系统的另一组成示意图；
图7为本申请实施例提供的终端设备120的另一组成示意图；
图8为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的结构示意图；
图9为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的另一结构示意图；
图10为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的又一结构示意图；
图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中，“第一”、“第二”、“第三”等术语仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。
需要说明的是，本申请中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
以下通过具体实施例对本申请提供的机坪违规行为检测方法进行详细描述。
本申请实施例提供一种机坪违规行为检测方法，可以应用于机坪违规行为检测系统中的终端设备。
图1为本申请实施例提供的机坪违规行为检测系统的组成示意图。
如图1所示，机坪违规行为检测系统可以包括：图像采集设备110、终端设备120。终端设备120与图像采集设备110连接。其中，终端设备120和图像采集设备110均设置于机坪特种车辆上。
可选地，机坪特种车辆可以包括机务保障车辆、地面服务车辆、货运运输服务车辆、机场道面维护检测车辆、以及应急救援车辆等。本申请实施例对于机坪特种车辆的具体类型不予限定。
示例性地，机坪特种车辆可以为飞机牵引车、电源车、气源车、空调车、加油车(航油车)、除冰车、驱鸟车等机务保障车辆；摆渡车、VIP车、客梯车、清水车、污水车、垃圾车、充氧车、食品车、残障旅客升降车、地面引导车等地面服务车辆；升降平台车、行李牵引车(行李拖车)、行李传送车等货运运输服务车辆；道面清扫车、吹雪车、扫雪车、道面除胶车、道面摩擦系数测试车、划线车、割草车、切缝车等机场道面维护检测车辆；应急指挥车、消防救援车、以及医疗救援车等特种车辆等应急救援车辆。
可选地，图像采集设备110可以包括一个或者多个。图像采集设备110可以设置于驾驶室内，用于采集驾驶室内的图像数据；也可以设置于车体外壳四周，用于采集机坪特种车辆周围的图像数据。在机坪特种车辆具备载客空间的情况下，图像采集设备110还可以设置于载客空间内，用于采集载客空间的图像数据。本申请实施例对图像采集设备110的数量和图像采集设备110在机坪特种车辆上设置的具体位置不予限定。
示例性地，图像采集设备110可以包括摄像头、或其他具有拍摄功能的电子设备(如相机、录像设备等)。图像采集设备110采集的图像数据可以包括图片数据，和/或，视频数据。
可选地，终端设备120可以设置于机坪特种车辆的驾驶室内、或者驾驶室外的车体外壳内等位置。本申请实施例对于终端设备120在机坪特种车辆上设置的具体位置不予限定。
图2为本申请实施例提供的终端设备120的组成示意图。
可选地，如图2所示，终端设备120可以包括中央处理器(central processingunit，CPU)121、图形处理器(graphics processing unit，GPU)/嵌入式神经网络处理器(neural-network processing unit,NPU)122、存储装置123、输入/输出(input/output，I/O)接口124、以及总线125。
其中，CPU 121可以用于调度图像采集设备110。GPU/NPU 122可以用于提供算力、以及图像数据处理和AI分析。
存储装置123可以用于存储本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的执行代码、本申请实施例中涉及的违规行为检测算法的代码等。CPU 121可以调用存储装置123存储的机坪违规行为检测方法的执行代码并执行，以实现本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法。
可选地，存储装置123可以是只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)等，在此不作限制。
I/O接口124支持标准8位模块化接口RJ45、通用串行总线(universal serialbus，USB)、高清晰度多媒体接口(high definition multimedia interface，HDMI)、线路输入/输出(line input/output)、RS485、RS232等常用接口和相关数据传输协议，可以用于图像采集设备110、工业可编程逻辑控制器(programmable logiccontroller，PLC)、机坪特种车辆、以及其他外接设备的接入。
总线125可以用于连接CPU 121、GPU/NPG 122、存储装置123、以及I/O接口124。
一些实施例中，终端设备120可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等已有的电子设备。本申请实施例中，可以通过对这些电子设备进行改进，写入用于实现本申请实施例所述的机坪违规行为检测方法的代码，使这些电子设备可以实现本申请实施例中所述的终端设备120所实现的功能。
另外一些实施例中，终端设备120也可以是专有设备，比如：终端设备120可以包括一个壳体、壳体内设置有用于实现本申请实施例所述的机坪违规行为检测方法的芯片。本申请实施例对终端设备120的具体设备形态不作限制。
图3为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的流程示意图。如图3所示，该方法可以包括S301-S303。
S301、终端设备120获取图像采集设备110采集的图像数据。
如上所述，图像数据可以包括视频数据，和/或，图片数据。
S302、终端设备120根据第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合。
其中，第一参数为终端设备120中预设的参数，用于表示机坪特种车辆的作业场景。算法集合包括至少一种违规行为检测算法，违规行为检测算法用于检测图像数据中是否存在违规行为。
可选地，第一参数的数据类型可以为阿拉伯数字或者英文字母等。本申请实施例对于第一参数的数据类型不予限定。
示例性地，第一参数可以为0，1，2，3，…，n；或者，a，b，c，d，…，z等。
以第一参数的数据类型为阿拉伯数字为例，第一参数的设置规则具体可以参见表1。
表1
表1为第一参数设置规则对照表。如表1所示，飞机牵引车、电源车、气源车、空调车、加油车(航油车)、除冰车、驱鸟车、清水车、污水车、垃圾车、充氧车、食品车、地面引导车、升降平台车、行李牵引车(行李拖车)、行李传送车、道面清扫车、吹雪车、扫雪车、道面除胶车、道面摩擦系数测试车、划线车、割草车、切缝车、应急指挥车等作业场景为与旅客无交互的机坪特种车辆上设置的终端设备120中预设的第一参数为0；摆渡车、VIP车、客梯车、残障旅客升降车、消防救援车、医疗救援车等作业场景为与旅客有交互的机坪特种车辆上设置的终端设备120中预设的第一参数为1。
可选地，违规行为检测算法可以包括车辆违规行为检测算法和人员违规行为检测算法。
示例性地，违规行为检测算法可以包括：车辆超速检测算法、车辆超高检测算法、车辆进入禁行区检测算法、STOP标志停车检测算法、车辆违规停放检测算法、工作人员未穿反光背心检测算法、旅客上错车检测算法、旅客机坪异常滞留检测算法、以及旅客靠近飞机危险区域检测算法等。本申请实施例对违规行为检测算法的具体类型不予限定。
S303、终端设备120根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
示例性地，机场中的摆渡车是一种用于接送旅客的特种车辆，对于一辆摆渡车来说，该摆渡车需要与旅客进行交互，在该摆渡车上设置的终端设备120中预设的第一参数为1，终端设备120根据预设的第一参数1选择与第一参数1对应的算法集合，该算法集合可以包括驾驶员未穿反光背心检测算法、旅客上错车检测算法、车辆超速检测算法、车辆进入禁行区检测算法、车辆STOP标志未停车检测算法、车辆违规停放检测算法等。终端设备120根据包括上述算法的算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测该摆渡车的驾驶员是否未穿反光背心、旅客是否上错摆渡车、该摆渡车是否超速、该摆渡车是否进入禁行区、该摆渡车遇到STOP标志是否未停车、该摆渡车是否违规停放等该摆渡车相关的违规行为，得到该摆渡车上述的相关的违规行为检测结果。
本申请实施例中，设置于机坪特种车辆上的图像采集设备110可以采集与该机坪特种车辆相关的图像数据。终端设备120可以将图像数据输入算法集合，得到图像数据中的违规行为检测结果。将图像数据中的违规行为检测结果作为该机坪特种车辆相关的违规行为检测结果，可以实现对机坪违规行为的自动检测，不受监控人员的个人经验、精神状态等人为因素的限制，提升了检测效率。
另外，本申请实施例中，通过在不同的机坪特种车辆上的终端设备120中预设可以表示该机坪特种车辆的作业场景的第一参数，终端设备120根据第一参数选择适合该机坪特种车辆的作业场景的算法集合，可以实现对多个作业场景同时进行机坪违规行为检测，提高了机坪违规行为检测方法的场景适应性，扩大了应用的作业场景范围。
一些实施例中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合。该方法还包括：终端设备120获取机坪特种车辆的行驶速度。
上述终端设备120根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为的步骤，可以包括：当行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，终端设备120根据第一算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第二速度阈值时，终端设备120根据第二算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。其中，第二速度阈值大于第一速度阈值。
例如，图4为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的另一流程示意图。如图4所示，该方法可以包括：
S401、终端设备120获取图像采集设备110采集的图像数据。
S401与S301相同，不再赘述。
S402、终端设备120获取机坪特种车辆的行驶速度。
可选地，S401和S402可以是同时执行，也可以是S401在S402之前执行，又或者S402在S401之前执行，本申请实施例对于S401和S402的执行顺序不作限制。
S403、终端设备120根据第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合。
其中，第一参数对应的算法集合包括第一算法集合和第二算法集合。第一算法集合和第二算法集合分别可以包括至少一个违规行为检测算法。
可选地，第一算法集合中的违规行为检测算法与第二算法集合中的违规行为算法可以相同或不同，或者部分相同。违规行为算法可以是A I检测算法。
S404、终端设备120判断行驶速度是否小于或等于第一速度阈值。
若行驶速度小于或等于第一速度阈值，则执行S405。若行驶速度大于第一速度阈值，则执行S406。
S405、终端设备120根据第一算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
S406、终端设备120判断行驶速度是否大于第二速度阈值。
若行驶速度大于第二速度阈值，则执行S407。若行驶速度小于第二速度阈值，则结束。
S407、终端设备120根据第二算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
举例说明，假设机坪特种车辆为摆渡车，第一参数可以是1，代表摆渡车所处的作业场景为与旅客有交互，第一参数1对应的算法集合可以包括第一算法集合和第二算法集合。第一算法集合可以包括旅客上错车检测算法、旅客机坪异常滞留检测算法、旅客靠近飞机危险区域检测算法、以及车辆违规停放检测算法等；第二算法集合可以包括工作人员未穿反光背心检测算法、车辆超速检测算法、车辆超高检测算法、车辆进入禁行区检测算法、车辆STOP标志停车检测算法等。摆渡车中的终端设备120中预设的第一速度阈值可以为5千米每小时(km/h)，第二速度阈值可以为25km/h。
当摆渡车的行驶速度小于或等于5km/h时，终端设备120可以根据上述第一算法集合、以及图像数据检测旅客是否上错摆渡车、旅客是否在机坪异常滞留、旅客是否靠近飞机危险区域、以及该摆渡车是否违规停放等，得到该摆渡车相关的违规行为检测结果。
当摆渡车的行驶速度大于25km/h时，终端设备120可以根据上述第二算法集合、以及图像数据检测该摆渡车的驾驶员是否未穿反光背心、该摆渡车是否超速、该摆渡车是否超高、该摆渡车是否进入禁行区、该摆渡车遇到STOP标志是否停车等，得到该摆渡车相关的违规行为检测结果。
本申请实施例中，在机坪特种车辆不同的作业场景下，终端设备120根据机坪特种车辆的行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值判断机坪特种车辆目前处于停车场景下，对应地执行停车场景下的违规行为算法集合；根据机坪特种车辆的行驶速度大于预设的第二速度阈值判断机坪特种车辆目前处于以较高速度行驶场景下，对应地执行坪特种车辆以较高速度行驶场景下的违规行为算法。若终端设备120获取的机坪特种车辆的行驶速度大于第一速度阈值并且小于或等于第二速度阈值时，终端设备120不执行违规行为检测算法。通过对比机坪特种车辆的行驶速度与第一速度阈值和第二速度阈值的关系，可以进一步的细化机坪特种车辆所处的作业场景。
另外一些实施例中，上述终端设备120根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为的步骤，可以包括：当行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，终端设备120根据第一算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第三速度阈值时，终端设备120根据第二算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
例如，图5为本申请实施例提供的机坪违规行为检测方法的又一种流程示意图，如图5所示，该方法可以包括：
S501、终端设备120获取图像采集设备110采集的图像数据。
其中，S501与S401、以及S301相同，不再赘述。
S502、终端设备120获取机坪特种车辆的行驶速度。
可选地，S501和S502可以是同时执行，也可以是S501在S502之前，又或者S502在S501之前，本申请实施例对于S501和S502的执行顺序不作限制。
S503、终端设备120根据第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合。
其中，S503与S403相同，不再赘述。
S504、终端设备120判断行驶速度是否小于或等于第三速度阈值。
若行驶速度小于或等于第三速度阈值，则执行S505。若行驶速度大于第三速度阈值，则执行S506。
S505、终端设备120根据第一算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
S506、终端设备120根据第二算法集合、以及图像采集设备110采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
举例说明，假设机坪特种车辆为摆渡车，第一参数可以是1，代表摆渡车所处的作业场景为与旅客有交互，第一参数1对应的算法集合可以包括第一算法集合和第二算法集合。第一算法集合可以包括旅客上错车检测算法、旅客机坪异常滞留检测算法、旅客靠近飞机危险区域检测算法、以及车辆违规停放检测算法等；第二算法集合可以包括工作人员未穿反光背心检测算法、车辆超速检测算法、车辆超高检测算法、车辆进入禁行区检测算法、车辆STOP标志停车检测算法等。摆渡车中的终端设备120中预设的第三速度阈值可以为5千米每小时(km/h)。
当摆渡车的行驶速度小于或等于5km/h时，终端设备120根据上述第一算法集合、以及图像数据检测旅客是否上错摆渡车、旅客是否在机坪异常滞留、旅客是否靠近飞机危险区域、以及该摆渡车是否违规停放等，得到该摆渡车相关的违规行为检测结果。
当摆渡车的行驶速度大于5km/h时，终端设备120根据上述第二算法集合、以及图像数据检测该摆渡车的驾驶员是否未穿反光背心、该摆渡车是否超速、该摆渡车是否超高、该摆渡车是否进入禁行区、该摆渡车遇到STOP标志是否停车等，得到该摆渡车相关的违规行为检测结果。
本申请实施例中，在机坪特种车辆不同的作业场景下，终端设备120根据机坪特种车辆的行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值判断机坪特种车辆目前处于停车场景下，对应地执行停车场景下的违规行为算法集合；根据机坪特种车辆的行驶速度大于预设的第三速度阈值判断机坪特种车辆目前处于行驶场景下，对应地执行行驶场景下的违规行为算法。通过对比机坪特种车辆的行驶速度与第三速度阈值的关系，可以进一步的细化机坪特种车辆所处的作业场景。
图5所示的实施例与图4所示的实施例相比，在进一步的细化机坪特种车辆所处的作业场景的同时，执行违规行为算法的速度更快，违规行为检测进行得更加及时。
一些实施例中，当终端设备120中预设的第一参数代表的机坪特种车辆的作业场景中没有停车作业检测需求时，无需设置第一速度阈值、第二速度阈值、以及第三速度阈值，机坪特种车辆启动时即执行机坪违规检测算法。
一些实施例中，终端设备120检测到机坪特种车辆相关的违规行为之后，可以发出第一告警信息。
可选地，第一告警信息可以包括以下一种或多种：蜂鸣器的蜂鸣声、语音播报、灯光示警、以及车辆中控屏或仪表盘上显示的提示信息。
终端设备120在检测到机坪违规行为之后，发出第一告警信息，可以及时对机坪违规行为的相关人员进行告警，提醒其停止违规行为，从而避免因违规行为埋下安全隐患，以保障机坪飞机、机坪车辆、以及机坪相关人员的安全。
图6为本申请实施例提供的机坪违规行为检测系统的另一组成示意图。
如图6所示，终端设备120还与服务器130连接，服务器130可以设置于机场机房中。
一些实施例中，终端设备120在得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果之后，可以向服务器130发送机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。服务器130可以保存接收到的机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
服务器130可以具有数据看板功能。服务器130可以通过数据看板功能显示保存的机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。如：服务器130可以包括一个用于实现数据看板功能的显示器，或者，服务器130可以与其他显示器连接。
一些实施例中，终端设备120还可以向服务器130发送图像采集设备110采集的图像数据。可以理解，图像采集设备110采集的图像数据为机坪特种车辆相关的图像数据。
服务器130接收到图像数据后，可以对图像数据进行保存。基于保存的图像数据，服务器130可以为用户(如监控人员)提供实时视频查看、历史视频回放等功能。
可选地，终端设备120可以通过5G专网与服务器130连接。终端设备120和服务器130通过5G专网连接，可以实现数据不出机场内网，以保证机场数据的安全。
示例性地，图7为本申请实施例提供的终端设备120的另一组成示意图。如图7所示，在上述图2所示的基础上，终端设备120还可以包括定位装置126、以及通信装置127。
其中，定位装置126可以基于全球定位系统(global positioning system，GPS)定位技术或者北斗定位技术，实现对机坪特种车辆进行定位。例如：定位装置126可以是GPS定位器、北斗定位器等。
通信装置127可以包括具备5G数据传输能力的5G通信芯片、Wi-Fi芯片、4G通信芯片等。终端设备120可以通过通信装置127与服务器130进行连接，实现数据传输。
定位装置126和通信装置127可以通过总线125与终端设备120中的CPU 121、GPU/NPU 122、存储装置123、I/O接口124等进行连接。
一种可能的设计中，终端设备120可以获取定位装置126采集的定位数据，并向服务器130发送定位装置126采集的定位数据。
如上所述，定位装置126可以是GPS定位器、北斗定位器等，定位数据可以是GPS坐标、北斗坐标等。
终端设备120向服务器130发送定位装置126采集的定位数据，可以使服务器130根据定位数据，为用户提供机坪特种车辆的定位跟踪、轨迹查询等功能。
可选地，一种实现方式中，前述实施例中所述的机坪特种车辆的行驶速度可以由终端设备120根据定位装置126采集的定位数据计算得到。另一种实现方式中，终端设备120也可以与机坪特种车辆的车载设备(如行车电脑)进行连接，从机坪特种车辆的车载设备中直接获取机坪特种车辆的行驶速度。本申请对终端设备获取机坪特种车辆的行驶速度的具体方式不予限定。
在一种可能的设计中，当终端设备120检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，终端设备120还可以向服务器130发送第二告警信息。
其中，第二告警信息可以用于指示服务器130向监控人员发出机坪特种车辆存在相关违规行为的告警指示。例如，第二告警信息可以包括终端设备120所在车辆的位置、车辆标识(如车牌号)等信息，服务器130接收到来自终端设备120的第二告警信息后，可以根据第二告警信息确定哪辆机坪特种车辆存在违规行为，并及时向监控人员发出该机坪特种车辆存在违规行为的告警指示，提醒监控人员采取相关的管理措施。告警指示可以是声音指示、文字指示等，不作限制。
对应于前述实施例中所述的机坪违规行为检测方法,本申请实施例还提供一种机坪违规行为检测装置。该装置应用于终端设备，用于实现前述实施例中所述的机坪违规行为检测方法。
图8为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的结构示意图。如图8所示，该装置可以包括：获取模块801和检测模块802。
获取模块801，用于获取图像采集设备采集的图像数据。
检测模块802，用于根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定第一参数对应的算法集合；第一参数用于表示机坪特种车辆的作业场景；根据第一参数对应的算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为，得到机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
在一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；获取模块801，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
检测模块802，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第二速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；第二速度阈值大于第一速度阈值。
在另一种可能的设计中，第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；获取模块801，还用于获取机坪特种车辆的行驶速度。
检测模块802，具体用于当行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，根据第一算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为；当行驶速度大于预设的第三速度阈值时，根据第二算法集合、以及图像采集设备采集的图像数据，检测机坪特种车辆相关的违规行为。
可选地，终端设备还与服务器连接。图9为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的另一结构示意图。如图9所示，该装置还可以包括：发送模块803，用于向服务器发送机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
可选地，发送模块803，还用于向服务器发送图像采集设备采集的图像数据。
可选地，终端设备包括定位装置；获取模块801，还用于获取定位装置采集的定位数据；发送模块803，还用于向服务器发送定位装置采集的定位数据。
一些实施例中，图像采集设备可以包括至少一个摄像头。
可选地，图像数据包括视频数据，和/或，图片数据。
可选地，图10为本申请实施例提供的机坪违规行为检测装置的又一结构示意图。如图10所示，该装置还可以包括：告警模块804，用于当检测模块802检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，发出第一告警信息。
可选地，发送模块803，还用于当检测模块802检测到机坪特种车辆相关的违规行为后，向服务器发送第二告警信息。
如上所述，本申请实施例可以根据上述方法示例对终端设备进行功能模块的划分。其中，上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。另外，还需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如，装置可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个功能模块中实现。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式、以及具备的有益效果，均已经在前述方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等已有的电子设备。或者，也可以是专有设备。
图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
如图11所示，该电子设备可以包括：处理器1101和存储器1102；所述存储器存储有所述处理器可执行的指令；所述处理器被配置为执行所述指令时，使得所述电子设备实现如前述实施例中所述的方法。
在示例性实施例中，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；当所述计算机程序指令被电子设备执行时，使得电子设备实现如前述实施例中所述的方法。
计算机可读存储介质可以是非临时性计算机可读存储介质，例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
可选地，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品在电子设备运行时，使电子设备实现如前述实施例中所述的方法。
可选地，本申请实施例还提供一种机坪违规行为检测系统，可以包括：终端设备、图像采集设备，例如，可以参考上述图1所示。其中，终端设备可以用于实现前述方法实施例所述的方法中，终端设备可以实现的全部功能。
一些实施例中，该机坪违规行为检测系统还可以包括服务器，例如，可以参考上述图6所示。终端设备可以与服务器连接，实现前述方法实施例中所述的方法中终端设备与服务器之间的交互功能。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (14)
1.一种机坪违规行为检测方法，其特征在于，所述方法应用于终端设备，所述终端设备与图像采集设备连接；所述终端设备和所述图像采集设备均设置于机坪特种车辆上；所述方法包括：
所述终端设备获取所述图像采集设备采集的图像数据；
所述终端设备根据预设的第一参数、以及所述第一参数与算法集合之间的对应关系，确定所述第一参数对应的算法集合；所述第一参数用于表示所述机坪特种车辆的作业场景；
所述终端设备根据所述第一参数对应的算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为，得到所述机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；所述方法还包括：
所述终端设备获取所述机坪特种车辆的行驶速度；
所述终端设备根据所述第一参数对应的算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为，包括：
当所述行驶速度小于或等于预设的第一速度阈值时，所述终端设备根据所述第一算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为；
当所述行驶速度大于预设的第二速度阈值时，所述终端设备根据所述第二算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为；所述第二速度阈值大于所述第一速度阈值。
3.根据权利要求1所述的行为检测方法，其特征在于，所述第一参数对应的算法集合，包括：第一算法集合和第二算法集合；所述方法还包括：
所述终端设备获取所述机坪特种车辆的行驶速度；
所述终端设备根据所述第一参数对应的算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为，包括：
当所述行驶速度小于或等于预设的第三速度阈值时，所述终端设备根据所述第一算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为；
当所述行驶速度大于预设的第三速度阈值时，所述终端设备根据所述第二算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为。
4.根据权利要求1所述的行为检测方法，其特征在于，所述终端设备还与服务器连接，所述方法还包括：
所述终端设备向所述服务器发送所述机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
5.根据权利要求4所述的行为检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述终端设备向所述服务器发送所述图像采集设备采集的图像数据。
6.根据权利要求4所述的行为检测方法，其特征在于，所述终端设备包括定位装置；所述方法还包括：
所述终端设备获取所述定位装置采集的定位数据；
所述终端设备向所述服务器发送所述定位装置采集的定位数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像采集设备包括至少一个摄像头。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像数据包括视频数据，和/或，图片数据。
9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述终端设备检测到所述机坪特种车辆相关的违规行为后，所述终端设备发出第一告警信息。
10.根据权利要求4-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述终端设备检测到所述机坪特种车辆相关的违规行为后，所述终端设备向所述服务器发送第二告警信息。
11.一种机坪违规行为检测系统，其特征在于，包括：终端设备、图像采集设备；
所述终端设备与所述图像采集设备连接；所述终端设备和所述图像采集设备均设置于机坪特种车辆上；
所述终端设备用于，获取所述图像采集设备采集的图像数据；根据预设的第一参数、以及第一参数与算法集合之间的对应关系，确定所述第一参数对应的算法集合，所述第一参数用于表示所述机坪特种车辆的作业场景；根据所述第一参数对应的算法集合、以及所述图像采集设备采集的图像数据，检测所述机坪特种车辆相关的违规行为，得到所述机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
12.根据权利要求11所述的机坪违规行为检测系统，其特征在于，还包括：服务器；
所述终端设备与所述服务器连接；
所述终端设备还用于，向所述服务器发送所述机坪特种车辆相关的违规行为检测结果。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器存储有所述处理器可执行的指令；
所述处理器被配置为执行所述指令时，使得所述电子设备实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令；其特征在于，当所述计算机程序指令被电子设备执行时，使得电子设备实现如权利要求1-10任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110728770.8A CN113505668A (zh) | 2021-06-29 | 2021-06-29 | 一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110728770.8A CN113505668A (zh) | 2021-06-29 | 2021-06-29 | 一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113505668A true CN113505668A (zh) | 2021-10-15 |
Family
ID=78009317
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110728770.8A Pending CN113505668A (zh) | 2021-06-29 | 2021-06-29 | 一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113505668A (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110184635A1 (en) * | 2001-03-06 | 2011-07-28 | Honeywell International Inc. | Closed airport surface alerting system |
| WO2013053676A1 (de) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines fremdfahrzeugs in einem überwachungsbereich |
| CN104700647A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-06-10 | 中国民用航空局信息中心 | 用于机场车辆的追踪方法和装置 |
| CN108428370A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-21 | 内蒙古司拓民航科技有限责任公司 | 一种机坪综合管控方法和系统 |
| CN110379209A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-25 | 捻果科技(深圳)有限公司 | 一种航班作业流程节点规范监控报警方法 |
| CN110610592A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-24 | 捻果科技(深圳)有限公司 | 一种视频分析和深度学习的机坪安全运行监控方法 |
| US20200180783A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | Borealis Technical Limited | Airport Ramp Surface Movement Monitoring System |
-
2021
- 2021-06-29 CN CN202110728770.8A patent/CN113505668A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110184635A1 (en) * | 2001-03-06 | 2011-07-28 | Honeywell International Inc. | Closed airport surface alerting system |
| WO2013053676A1 (de) * | 2011-10-14 | 2013-04-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und vorrichtung zur überwachung eines fremdfahrzeugs in einem überwachungsbereich |
| CN104700647A (zh) * | 2015-04-02 | 2015-06-10 | 中国民用航空局信息中心 | 用于机场车辆的追踪方法和装置 |
| CN108428370A (zh) * | 2018-02-28 | 2018-08-21 | 内蒙古司拓民航科技有限责任公司 | 一种机坪综合管控方法和系统 |
| US20200180783A1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-06-11 | Borealis Technical Limited | Airport Ramp Surface Movement Monitoring System |
| CN110379209A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-25 | 捻果科技(深圳)有限公司 | 一种航班作业流程节点规范监控报警方法 |
| CN110610592A (zh) * | 2019-09-25 | 2019-12-24 | 捻果科技(深圳)有限公司 | 一种视频分析和深度学习的机坪安全运行监控方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王燕平: "停机坪安全风险评价与管理", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库_工程科技Ⅱ辑》, pages 031 - 512 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108053616A (zh) | 一种危险品运输车辆行车安全预警辅助系统 | |
| US11878725B2 (en) | Vehicle control system and method for implementing safety procedure | |
| CN105679023A (zh) | 一种基于无人机的高速公路违章监测系统 | |
| GB2261977A (en) | Controlling vehicle movements | |
| CN110545380B (zh) | 用于数据通信的视频系统和方法 | |
| US9836661B2 (en) | System and method for collision avoidance | |
| CN113888889A (zh) | 高速公路上防止连环撞车的预警系统 | |
| CN110136465A (zh) | 基于高速公路自动驾驶专用道的货运监管控制方法及系统 | |
| WO1993011443A9 (en) | Method and apparatus for controlling vehicle movements | |
| US10202206B2 (en) | System and method for aircraft power management | |
| CN103247168A (zh) | 使用视讯雷达的远距交通管理系统 | |
| CN106530802A (zh) | 停车引导系统和停车引导方法 | |
| CN107195188A (zh) | 一种车联网多方协同预警控制系统及方法 | |
| US20160163209A1 (en) | System and method for aircraft fleet management | |
| CN106448063A (zh) | 交通安全监管方法、装置以及系统 | |
| CN209928618U (zh) | 一种基于面部识别的停车场巡逻机器人 | |
| CN101638100B (zh) | 基于卫星移动通信、定位、遥感技术的高速机车监控系统 | |
| CN113505668A (zh) | 一种机坪违规行为检测方法、系统、设备、及存储介质 | |
| CN106101148A (zh) | 一种基于视频采集的客车安全监控系统 | |
| CN112519787A (zh) | 一种车辆控制系统及车辆 | |
| CN205788758U (zh) | 对重点营运车辆在高速公路上违章停车的预警系统 | |
| CN115035687A (zh) | 一种基于座椅承压分析的驾驶人疲劳状态监测系统 | |
| CN211335750U (zh) | 一种车载式安全距离预警装置 | |
| CN111409670B (zh) | 一种辅助监控系统及方法 | |
| CN207780934U (zh) | 一种危险品运输车辆专用车载终端 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |