CN114155746B - 一种fod告警准确率和fod告警虚警率的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法，包括：基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型，确认异物告警信息，判断FOD告警是否真实存在通过本发明可以有效、准确、多维度的计算统计出各个探测设备、系统的检测准确率和漏警率；可以及时发现有问题的设备和系统的问题；便于及时处理；为整个系统的检测准确率的提高和漏警率的降低提供了保证，提高了维护探测设备的工作人员的工作效率。

Description

一种FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法

技术领域

本发明涉及于机场跑道外来物检测技术领域，具体涉及一种FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法。

背景技术

随着现在民用机场航班客运量的大幅增加，外来物(FOD：Foreign ObjectDebris)掉落在机场的情况时有发生，任何在机场跑道飞行区内，可能会危及航空器地面安全运行的物体，外来物的典型例子有：混凝土、沥青碎块、金属零件、碎石子、橡胶轮子、塑料制品和动植物等等。

外来物对航空器的影响是巨大的，许多历史的案例都表明，机场跑道上的外来物可以很容易被吸入到发动机，导致发动机失效，或者被吸入到一些别的机械装置中，影响航空器的机翼、起落架等设备的正常运行，同时还会导致航班延误、中断起飞、关闭机场跑道、人员伤亡。所以跑道上的外来物不仅可能会损害航空器和造成巨大的经济损失，同时还会夺去宝贵的生命。

目前机场的外来物探测管理系统主要是基于雷达探测的目标，然后通过视频进行识别分类，并及时发出报警。从设备的部署方式角度来看，目前机场外来物的探测技术可以分为边灯式外来物探测系统、塔架式外来物探测系统、车载式探测系统以及边灯和塔架混合式探测系统，共四类，具体如图1所示。

在实际运行过程中，各个探测设备探测异物的准确率可能有不是完成一致；可能由于各个设备的参数设置问题、设备的校准问题或者设备本身问题导致影响其探测异物的准确率。

因此需要提出一种判断机场跑道异物检测系统中各个检测设备的准确率和漏警率的方法，能够自动的判断、统计出各个检测设备、每条跑道、整个FOD探测管理系统的检测准确率和漏警率数据，及时发现有问题的检测设备，提高跑道维护人员的工作效率，避免有问题的检测设备错报、误报的风险，同时为提高机场跑道运行效率提供有效的保证。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供用于判别机场跑道异物检测系统中检测设备识别率的方法，FOD探测管理系统一般主要由探测设备、数据中心和监控终端组成，其中数据中心包括：数据处理、设备管理、告警管理等模型。衡量一个FOD探测管理系统的主要指标就是其FOD探测的准确率；其主要分为报警的准确率(非虚警)，还有漏警率。下面主要分别分为FOD告警的准确率和虚警率计算方法进行介绍。

本发明提供了一种FOD告警准确率的计算方法，包括如下步骤：

步骤a1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型；

步骤a2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型，明确各个探测设备的关联探测设备；

步骤a3、各个探测设备定时周期性扫描，并对扫描的异物目标数据进行计算处理后，通过JSON数据格式发送给探测管理系统的数据中心；

步骤a4、在实际探测设备的部署环境中，会进行冗余安装部署，同一个检测区域会被两个以上探测设备探测，即一个异物目标会被两个以上探测设备检测到，数据中心接收到各个探测设备上报的异物目标数据后会结合目标尺寸和空间距离匹配进行融合处理，形成融合告警；

步骤a5、对步骤a4中发现异物目标的各个探测设备的告警次数进行加一；

步骤a6、当步骤a4中每生成一个新的融合告警时，就对整个探测管理系统的告警次数进行加一；

步骤a7、数据中心把步骤a4得到融合告警信息发送给监控终端，在监控终端显示异物告警信息；

步骤a8、确认异物告警信息；

步骤a9、判断FOD告警是否真实存在；

步骤a10、形成数据报表。

步骤a1中，所述机场跑道数据模型包括CAD数据和Web GIS数据模型。

步骤a4中，所述融合处理首先根据步骤a3中的异物目标数据计算出平面坐标(x，y)，其具体公式如下：

其中r为异物目标数据中的距离，

为异物目标数据中的偏北角，

为探测设备的偏北角系统偏差；

融合主要流程是遍历步骤a3中的异物目标的探测设备关联设备发现的所有的异物目标进行目标尺寸和空间距离的匹配。通过步骤a2中的关联设备，可以减少匹配无效异物目标数，极大的提高融合的准确度和效率。

步骤a4中，融合告警信息中会关联记录上对应的所有的原始告警ID和探测设备ID；原始告警为探测设备上报异物目标数据信息；所述原始告警ID是身份标识。

步骤a8包括：维护人员看到监控终端中有未处理的FOD告警，会进行确认；确认的方式包括如下两种：一是直接通过探测设备的摄像头查看或者从视频服务器查看历史视频信息进行确认；方式二是通过申请，到跑道上确认是否为真的FOD。

步骤a9包括：

如果FOD告警真实存在，就给整个探测管理系统的告警准确次数加一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数加一；否则就给整个探测管理系统的告警准确次数减一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数进行减一。

步骤a10包括：根据相应周期的策略进行多维度的统计，形成相应的数据报表，直观的展现。

本发明还提供了一种FOD告警虚警率的计算方法，包括如下步骤：

步骤b1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型；

步骤b2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型；

步骤b3、根据探测设备部署的数据模型、探测角度、探测半径(单位为米)等信息，计算各个探测设备的探测能力范围；

步骤b4、检查跑道的FOD情况，录入FOD位置信息；

步骤b5、探测管理系统根据步骤b4中录入的FOD位置信息，并结合步骤b3中各个探测设备的探测能力范围数据模型进行匹配计算，计算出FOD的位置应归属于的探测设备：首先计算出步骤b4中检查跑道的FOD同步骤b2中各个探测设备的距离d：

其中，λA和

分别为FOD的经度、纬度；λB和

分别为探测设备的经度、纬度；然后同步骤b3中探测设备的探测能力半径进行比较，如果步骤b4中检查跑道的FOD同探测设备的距离小于探测设备的探测能力半径，就判定所述FOD的位置应归属于的探测设备，否则就不归属；

步骤b6、对步骤b5中计算出的探测设备的漏警次数加一；

步骤b7、给整个探测管理系统的漏警次数进行加一；

步骤b8、形成探测设备和整个探测管理系统漏警数据报表。

步骤b4包括：如果机场工作人员通过定时巡场或者别的方式发现机场跑道上有FOD，但是探测管理系统没有发现FOD，就判定系统漏警，工作人员把发现的FOD的相关信息录入探测管理系统，所述相关信息包括FOD发现时间、类别、发现地点的坐标和FOD的图片。

步骤b8包括：根据相应周期的策略进行多维度的统计，形成相应的探测设备和系统漏警数据报表，直观的展现。

有益效果：通过本发明可以有效、准确、多维度的计算统计出各个探测设备、系统的检测准确率和漏警率；可以及时发现有问题的设备和系统的问题；便于及时处理；为整个系统的检测准确率的提高和漏警率的降低提供了保证，提高了维护探测设备的工作人员的工作效率。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1是外来物探测设备类型示意图。

图2是FOD探测管理系统的组成示意图。

图3是FOD探测管理系统漏警处理流程图。

图4是异物目标数据融合流程图。

具体实施方式

本发明提供了一种FOD告警准确率的计算方法，包括如下步骤：

步骤a1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型，可根据机场的实际情况通过专业的团队进行测绘，形成自己的GIS服务，或者采用公开的地图数据(百度地图、谷歌地图等)，再或者根据机场的CAD数据文件生成平面二维地图；

步骤a2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型，其探测设备的坐标信息一般是基于WGS84(世界大地测量系统，World GeodeticSystem-1984 Coordinate System)；并选择任意一个探测设备为参考原点，依据参考原点把所有的探测设备的WGS84坐标转换为二维平面的x、y坐标；并在探测设备部署模型中会关联各个探测设备相连的探测设备和正对面的探测设备，即一个探测会关联2-6个探测设备；

步骤a3、各个探测设备定时周期性扫描，并对扫描的异物目标数据(异物目标数据主要包括：目标尺寸、目标发现时间、距离、偏北角、探测设备ID等；通过结合发现该异物目标的探测设备的经纬度和异物目标的距离、偏北角，可以计算异物目标的经纬度)进行计算处理后，通过JSON(JavaScript Object Notation)数据格式发送给探测管理系统的数据中心；数据格式一般为：

步骤a4、在实际探测设备的部署环境中，会进行冗余安装部署，同一个检测区域会被两个以上探测设备探测，即一个异物目标会被两个以上探测设备检测到，数据中心接收到各个探测设备上报的异物目标数据后会结合目标尺寸和空间距离匹配进行融合处理，形成融合告警；

步骤a5、对步骤a4中发现异物目标的各个探测设备的告警次数进行加一；

步骤a6、当步骤a4中每生成一个新的融合告警时，就对整个探测管理系统的告警次数进行加一；

步骤a7、数据中心把步骤a4得到融合告警信息发送给监控终端，在监控终端显示异物告警信息；

步骤a8、确认异物告警信息；

步骤a9、判断FOD告警是否真实存在；

步骤a10、形成数据报表。

步骤a1中，所述机场跑道数据模型包括CAD(计算机辅助设计)数据和Web GIS(网络地理信息系统)数据模型，其中CAD数据模型主要是依据机场提供了跑道CAD设计图进行提取出其整个跑道的平面数据，GIS数据模型主要是依据百度地图、谷歌地图或者其他地图展现跑道数据。

步骤a4中，所述融合处理首先根据步骤a3中的异物目标数据计算出平面坐标(x，y)，其具体公式如下，具体的融合流程见图4；

其中r为异物目标数据中的距离，

为异物目标数据中的偏北角，

为探测设备的偏北角系统偏差，

可通过现场摆信号标记物进行校准获得；

然后在同异物目标数据中发现目标的探测设备关联设备进行目标尺寸和空间距离匹配。

步骤a4中，融合告警信息中会关联记录上对应的所有的原始告警ID(一个融合告警是由一个或者多个原始告警融合而成的，故在融合告警中会关联上该融合告警对应的所有原始告警的ID)和探测设备ID(一个融合告警是由一个或者多个原始告警融合而成的，故在融合告警中会关联上发现该目标的所有探测设备ID)；原始告警为探测设备上报异物目标数据信息；

所述原始告警ID是身份标识。

步骤a8包括：维护人员看到监控终端中有未处理的FOD告警，会进行人工确认；人工确认的方式包括如下两种：一是直接通过探测设备的摄像头查看或者从视频服务器查看历史视频信息进行确认；方式二是通过申请，到跑道上确认是否为真的FOD。

步骤a9包括：

如果FOD告警真实存在，就给整个探测管理系统的告警准确次数加一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数加一；否则就给整个探测管理系统的告警准确次数减一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数进行减一。

步骤a10包括：

根据相应周期的策略(可以按日、周、月、半年、年和系统运行周期)进行多维度的统计，形成相应的数据报表，直观的展现。如：整个探测管理系统和具体各个探测设备的告警准确率，并生成相应的报告，下表1就是按照月粒度，生成整个探测管理系统一年的告警准确率报表，在展现形式上可以支持报表和曲线图不同的形式。

表1

月份	告警次数	告警准确次	告警准确率(％)	告警错误率(％)
					一月	10	9	90.00	10.00
二月	12	10	83.33	16.67
					三月	15	14	93.33	6.67
四月	18	17	94.44	5.56
					五月	13	12	92.31	7.69
六月	15	13	86.67	13.33
					七月	21	19	90.48	9.52
八月	19	18	94.74	5.26
					九月	12	10	83.33	16.67
十月	13	11	84.62	15.38
					十一月	11	10	90.91	9.09
十二月	43	40	93.02	6.98

本发明还提供了一种FOD告警虚警率的计算方法，包括如下步骤：

步骤b1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型；

步骤b2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型；

步骤b3、根据探测设备部署的数据模型、探测角度、探测能力半径(单位为米)等信息，计算各个探测设备的探测能力范围；

步骤b4、检查跑道的FOD情况，录入FOD位置信息，一般录入FOD的经纬度坐标信息；

步骤b5、探测管理系统根据步骤b4中录入的FOD位置信息，并结合步骤b3中各个探测设备的探测能力范围数据模型进行匹配计算，计算出FOD的位置应归属于的探测设备：首先计算出步骤b4中检查跑道的FOD同步骤b2中各个探测设备的距离d：

其中，λA和

分别为FOD的经度、纬度；λB和

分别为探测设备的经度、纬度；然后同步骤b3中探测设备的探测能力半径进行比较，如果步骤b4中检查跑道的FOD同探测设备的距离小于探测设备的探测能力半径，就判定所述FOD的位置应归属于的探测设备，否则就不归属；

步骤b6、对步骤b5中计算出的探测设备的漏警次数加一；

步骤b7、给整个探测管理系统的漏警次数进行加一；

步骤b8、形成探测设备和整个探测管理系统漏警数据报表。

步骤b4包括：如果机场工作人员通过定时巡场或者别的方式发现机场跑道上有FOD，但是探测管理系统没有发现FOD，就判定系统漏警，工作人员把发现的FOD的相关信息录入探测管理系统，所述相关信息包括FOD发现时间、类别、发现地点的坐标和FOD的图片。

步骤b8包括：根据相应周期的策略(可以按日、周、月、半年、年和系统运行周期)进行多维度的统计，形成相应的探测设备和系统漏警数据报表，直观的展现。在本实施例中，对10个探测设备进行漏警统计，下表2(各个探测设备告警次数信息表)、表3(各个探测设备漏警次数信息表)、表4(各个探测设备漏警率信息表)是对10个探测设备近四周的漏警统计展现，会分别展现10个探测设备近四周的告警次数报表，漏警次数和漏警率报表。

表2

	第一周	第二周	第三周	第四周
					探测设备1	8	7	9	6
探测设备2	5	8	6	8
					探测设备3	8	9	9	8
探测设备4	5	8	6	8
					探测设备5	5	7	8	6
探测设备6	5	6	8	8
					探测设备7	8	9	9	6
探测设备8	7	8	4	8
					探测设备9	8	7	9	6
探测设备10	5	8	7	8

表3

	第一周	第二周	第三周	第四周
					探测设备1	1	0	1	0
探测设备2	0	1	0	1
					探测设备3	0	1	0	0
探测设备4	0	1	0	1
					探测设备5	0	0	1	0
探测设备6	0	1	1	1
					探测设备7	0	1	1	0
探测设备8	1	1	0	0
					探测设备9	1	0	1	1
探测设备10	0	1	1	1

表4

	第一周	第二周	第三周	第四周
					探测设备1	12.50	0.00	11.11	0.00
探测设备2	0.00	12.50	0.00	12.50
					探测设备3	0.00	11.11	0.00	0.00
探测设备4	0.00	12.50	0.00	12.50
					探测设备5	0.00	0.00	12.50	0.00
探测设备6	0.00	16.67	12.50	12.50
					探测设备7	0.00	11.11	11.11	0.00
探测设备8	14.29	12.50	0.00	0.00
					探测设备9	12.50	0.00	11.11	16.67
探测设备10	0.00	12.50	14.29	12.50

机场跑道异物检测系统的组成如图2所示，探测设备通过汇聚交换机接入数据中心，监控终端通过网络同数据中心相连；其中数据中心一般由数据处理、告警管理、设备管理等多个功能模块组成。针对当前在机场跑道异物检测系统(主要针对塔架和边灯部署两个场景)中对各个探测设备的识别率的统计计算没有一个准确、科学、高效的统计；本发明设计一种准确、高效的统计探测设备(含系统)的FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法。

首先，本发明提供了一种统计探测设备(含系统)的FOD告警准确率方法，包括：

步骤1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型，这里的数据模型主要包括，CAD(计算机辅助设计)数据和Web GIS(网络地理信息系统)数据模型，其中CAD数据模型主要是依据机场提供了跑道CAD设计图进行提取出其整个跑道的平面数据，GIS数据模型主要是依据百度地图、谷歌地图或者其他地图展现跑道数据；

步骤2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标等信息数据，建立探测设备部署数据模型，其探测设备的坐标信息一般是基于WGS84(世界大地测量系统，WorldGeodetic System-1984 Coordinate System)；

步骤3、各个探测设备会定时周期性扫描，并对扫描的异物目标数据进行计算处理后，通过相关的数据格式发送给探测管理系统的数据中心；

步骤4、在实际探测设备的部署环境中，会进行冗余安装部署，同一个检测区域会被多个探测设备探测，即一个异物目标会被多个探测设备检测到。数据中心接收到各个探测设备上报的异物目标数据后会进行融合处理，进行告警融合的主要流程如图4所示，首先会同关联设备的异物目标中的目标尺寸进行比较；若两者之间的尺寸差超过1平方厘米，就不进行融合；否者继续进行距离匹配。若两者之间的距离小于1m，就认为是同一个目标，形成融合告警；否者就认为不是同一个目标；

步骤5、在步骤4中，融合告警信息中会关联记录上其对应的所有的原始告警ID(身份标识)和其探测设备ID等信息；原始告警为探测设备上报异物目标数据信息；

步骤6、对步骤4中发现异物目标的各个探测设备的告警次数进行加一；

步骤7、当步骤4中每生成一个新的融合告警时，就对整个探测管理系统的告警次数进行加一；

步骤8、数据中心把融合生成的融合告警信息发送给监控终端，在监控终端显示异物告警信息；

步骤9、维护人员看到监控终端中有未处理的FOD告警，会进行人工确认；人工确认的方式主要有两种：一是直接通过探测设备的摄像头直接查看或者从视频服务器查看历史视频信息进行确认；方式二是通过申请，人工到跑道上确认是否为真的FOD；

步骤10、通过步骤9中的两种方式进行告警确认后，可以判断该FOD告警是否真实存在。若该FOD告警真实存在，就给整个系统的告警准确次数加一，同时给该告警的相关探测设备准确次数加一；否则就给整个系统的告警准确次数减一，同时给该告警的相关探测设备准确次数进行减一；

步骤11、根据相应周期的策略(可以按日、周、月、半年、年和系统运行周期)进行多维度的统计，形成相应的数据报表，直观的展现。如：整个探测管理系统和具体各个探测设备的告警准确率，并生成相应的报告。

其次，本发明提供了一种统计探测设备(含系统)的FOD告警虚警率方法，其主要的处理流程如图3所示，主要包括：

步骤1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型，这里的数据模型主要包括，但不限于CAD数据和Web GIS数据模型，其中CAD数据模型主要是依据机场提供了跑道CAD设计图进行提取出其整个跑道的平面数据，GIS数据模型主要是依据百度地图、谷歌地图或者其他地图展现跑道数据；

步骤2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标等信息数据，建立探测设备部署数据模型，其探测设备的坐标信息一般是基于WGS84；

步骤3、根据探测设备部署的数据模型、探测能力和相关配置信息，计算并建立各个探测设备的探测能力范围数据模型；即明确各个设备探测区间；

步骤4、机场相关的工作人员会定时巡场，进行人工检查跑道的FOD情况。若机场工作人员通过定时巡场或者别的方式发现机场跑道上有异物，但是探测管理系统没有发现该FOD，就认为系统漏警。工作人员把发现的FOD的相关信息录入探测管理系统，其信息主要包括FOD发现时间，类别，发现地点的坐标和FOD的图片等。

步骤5、系统根据步骤4中录入的FOD位置信息，并结合步骤3中各个探测设备能力范围数据进行匹配计算；计算出该FOD的位置应归属于的探测设备；

步骤6、对步骤5中计算出归属探测设备的漏警次数加一；

步骤7、给整个探测管理系统的漏警次数进行加一；

步骤8、根据相应周期的策略(可以按日、周、月、半年、年和系统运行周期)进行多维度的统计，形成相应的探测设备和系统漏警数据报表，直观的展现。

本发明提供了一种FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法，，具体实现该技术方案的方法和途径很多，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种FOD告警准确率和FOD告警虚警率的计算方法，其特征在于，所述FOD告警准确率的计算方法包括如下步骤：

步骤a1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型；

步骤a2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型，明确各个探测设备的关联探测设备；

步骤a3、各个探测设备定时周期性扫描，并对扫描的异物目标数据进行计算处理后，通过JSON数据格式发送给探测管理系统的数据中心；

步骤a4、在实际探测设备的部署环境中，会进行冗余安装部署，同一个检测区域会被两个以上探测设备探测，即一个异物目标会被两个以上探测设备检测到，数据中心接收到各个探测设备上报的异物目标数据后会结合目标尺寸和空间距离匹配进行融合处理，形成融合告警；

步骤a5、对步骤a4中发现异物目标的各个探测设备的告警次数进行加一；

步骤a6、当步骤a4中每生成一个新的融合告警时，就对整个探测管理系统的告警次数进行加一；

步骤a7、数据中心把步骤a4得到融合告警信息发送给监控终端，在监控终端显示异物告警信息；

步骤a8、确认异物告警信息；

步骤a9、判断FOD告警是否真实存在；

步骤a10、形成数据报表；

步骤a1中，所述机场跑道数据模型包括CAD数据和Web GIS数据模型；

步骤a4中，所述融合处理首先根据步骤a3中的异物目标数据计算出平面坐标(x，y)，其具体公式如下：

其中r为异物目标数据中的距离，

为异物目标数据中的偏北角，

为探测设备的偏北角系统偏差；

步骤a4中，融合告警信息中会关联记录上对应的所有的原始告警ID和探测设备ID；原始告警为探测设备上报异物目标数据信息；所述原始告警ID是身份标识；

步骤a8包括：维护人员看到监控终端中有未处理的FOD告警，会进行确认；确认的方式包括如下两种：一是直接通过探测设备的摄像头查看或者从视频服务器查看历史视频信息进行确认；方式二是通过申请，到跑道上确认是否为真的FOD；

步骤a9包括：

如果FOD告警真实存在，就给整个探测管理系统的告警准确次数加一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数加一；否则就给整个探测管理系统的告警准确次数减一，同时给所述FOD告警的相关探测设备准确次数进行减一；

步骤a10包括：根据相应周期的策略进行多维度的统计，形成相应的数据报表，直观的展现；

所述FOD告警虚警率的计算方法包括如下步骤：

步骤b1、基于实际的机场数据，建立机场跑道数据模型；

步骤b2、根据跑道上部署的边灯或者塔架探测设备实际坐标，建立探测设备部署数据模型；

步骤b3、根据探测设备部署的数据模型、探测角度、探测半径信息，计算各个探测设备的探测能力范围；

步骤b4、检查跑道的FOD情况，录入FOD位置信息；

步骤b5、探测管理系统根据步骤b4中录入的FOD位置信息，并结合步骤b3中各个探测设备的探测能力范围数据模型进行匹配计算，计算出FOD的位置应归属于的探测设备：首先计算出步骤b4中检查跑道的FOD同步骤b2中各个探测设备的距离d：

其中，λA和

分别为FOD的经度、纬度；λB和

分别为探测设备的经度、纬度；然后同步骤b3中探测设备的探测能力半径进行比较，如果步骤b4中检查跑道的FOD同探测设备的距离小于探测设备的探测能力半径，就判定所述FOD的位置应归属于的探测设备，否则就不归属；

步骤b6、对步骤b5中计算出的探测设备的漏警次数加一；

步骤b7、给整个探测管理系统的漏警次数进行加一；

步骤b8、形成探测设备和整个探测管理系统漏警数据报表；

步骤b4包括：如果机场工作人员通过定时巡场或者别的方式发现机场跑道上有FOD，但是探测管理系统没有发现FOD，就判定系统漏警，工作人员把发现的FOD的相关信息录入探测管理系统，所述相关信息包括FOD发现时间、类别、发现地点的坐标和FOD的图片；

步骤b8包括：根据相应周期的策略进行多维度的统计，形成相应的探测设备和系统漏警数据报表，直观的展现。

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