CN114493210A - 一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法及装置；其中，所述方法包括：S10，基于降落请求信息获取航空大数据；S20，基于所述航空大数据确定降落方案；S30，将所述降落方案反馈给发出所述降落请求的航空器；本发明的方案基于大数据级别的航空大数据来生成降落方案，生成的降落方案更为合理、准确。
Description
技术领域
本发明涉及航空及信息技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法及装置。
背景技术
机场功能区一般包括飞行区、航站区和附属功能区。其中，航站区紧挨着的就是地标建筑——航站楼，这是是旅客出发和到达的枢纽，是旅客接触最多的地方，同时，对于客机来说，也是其出发和到达的必经之地。随着航空业的快速发展，一些航空管理平台已经被逐步建立，这些平台可以向客机提供例如地面管理信息、进场/离场指引信息、气象信息及其他服务信息等。例如，经检索专利数据库，现有技术中已经存在如下专利文献：
专利文献1(CN105096231A)公开了一种联合机场的智能管控系统及异地在线托管系统，联合运营数据库，用于分类存储辖内枢纽机场和各支线机场的航班动态业务数据，并对所述航班动态业务数据进行统计分析、运行监控及数据挖掘；业务数据交换智能处理系统，与所述联合运营数据库通信连接，供所述枢纽机场和各支线机场接入并上传各自的航班动态业务数据；所述业务数据交换智能处理系统用于将其接收的所述航班动态业务数据进行分类规范处理后存储至所述联合运营数据库，以及用于根据各机场之间航班关联的特性计算关联关系并提取分别针对各机场的前站航班数据发送给对应的枢纽机场和各支线机场；枢纽机场智能指挥调度系统，与所述业务数据交换智能处理系统通信连接，用于向所述业务数据交换智能处理系统提供枢纽机场的航班动态业务数据，并基于所述前站航班数据智能管控所述枢纽机场自身的业务。
专利文献2(CN111899076A)公开了一种基于联邦学习技术平台的航空服务定制化系统，其特征在于：包括联邦学习技术平台、数据源模块、数据处理模块、本地训练模块和云端模块，所述数据源模块包括航空公司数据和合作方数据，所述数据处理模块包括多方数据规范单元、本地预处理单元和样本数据对齐单元，所述数据处理模块根据约定的数据规范对源数据进行规范、同态加密和对齐，所述本地训练模块利用机器学习或深度学习模型建立自有本地模型，所述云端模块包括参数/梯度加密单元、云端协同整合单元、优化云端模型单元和各方模型更新单元，所述云端模块分别对航空公司和合作方的数据进行加密、整合为一个共有的虚拟模型、对虚拟模型进行优化迭代、反馈虚拟模型的参数。
专利文献3(CN105096231A)公开了一种通用航空共享平台，其特征在于：包括有线路板，所述线路板上集成安装有中央处理器、存储器、GPRS模块、GPS模块和显示屏，所述中央处理器与所述存储器之间通信连接，所述中央处理器与所述GPRS模块之间通信连接，所述中央处理器与GPS模块之间通信连接，所述中央处理器与所述显示屏之间通信连接。
综上可见，现有技术中涉及到的航空管理平台，基本上只能提供航班动态业务等数据，而不能对客机的降落提供更为准确、合理、有效的服务信息，无法满足航空管理平台高效运营的需求。
发明内容
为了至少解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
本发明的第一方面提供了一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法，包括如下步骤：
S10，基于降落请求信息获取航空大数据；
S20，基于所述航空大数据确定降落方案；
S30，将所述降落方案反馈给发出所述降落请求信息的航空器。
可选地，步骤S10中，所述基于降落请求信息获取航空大数据，包括：
对所述降落请求信息进行分析识别，提取出降落规划信息；
若所述降落规划信息中不包含上和/或下客信息，则获取第一航空大数据；反之，则获取第二航空大数据；
其中，所述第一航空大数据的数据量小于所述第二航空大数据。
可选地，所述降落请求信息为文字信息和/或代码信息和/或语音信息。
可选地，所述第一大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据不包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第一预设规则确定第一降落方案，所述第一降落方案包括降落序号、跑道编号、停机位编号。
可选地，所述第二大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第二预设规则确定第二降落方案，所述第二降落方案包括降落序号、跑道编号、航站楼停机坪序号。
可选地，所述飞机大数据还包括本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息确定修正系数，基于所述修正系数对所述第二降落方案进行修正。
可选地，所述第一机场区域的大小与所述航空器对应的所述本次飞行里程信息、所述飞机舒适性配置信息呈正相关。
本发明的第二方面提供了一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置，包括处理模块、存储模块、通信模块，所述处理模块分别与所述存储模块和所述通信模块连接；其中，
所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述通信模块，用于获取降落请求信息及航空大数据，并将所述降落请求信息及所述航空大数据传输给所述处理模块；
所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如前任一项所述的方法。
本发明的第三方面提供了一种电子设备，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前任一项所述的方法。
本发明的第四方面提供了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上任一项所述的方法。
本发明的方案，基于降落请求信息获取航空大数据，基于所述航空大数据确定降落方案，将所述降落方案反馈给发出所述降落请求信息的航空器。本发明的方案相比于现有技术中仅基于若干预设因素、预设规则僵化的生成降落方案来说，基于大数据级别的航空大数据来生成降落方案，生成的降落方案更为合理、准确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置的结构示意图；
图3是本发明实施例公开一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
本发明的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述对象的特定顺序。例如，第一输入、第二输入、第三输入和第四输入等是用于区别不同的输入，而不是用于描述输入的特定顺序。
在本发明实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“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它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。
在本发明实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或者两个以上，例如，多个处理单元是指两个或者两个以上的处理单元；多个元件是指两个或者两个以上的元件等。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法，包括如下步骤：
S10，基于降落请求信息获取航空大数据；
S20，基于所述航空大数据确定降落方案；
S30，将所述降落方案反馈给发出所述降落请求信息的航空器。
在本发明实施例中，传统的航空管理平台在接收到航空器发送的降落请求时，一般是基于预设的机场的实时情况，如起降客机数量、空余跑道数量及分布情况、等待降落的客机数量、机场区域气象信息等，按照预设规则规划航空器的降落顺序、跑道及停靠机坪等。然而，机场一般具有较多数量的各种类型的客机，例如既有在地面上停靠的或等待起飞的客机，也存在天空中正在盘旋的等待降落的客机，多种因素都会影响到客机的操作，于是，基于实时情况指定出的降落策略很有可能是不够准确的，这有可能会降低航空器的降落效率，进一步因为扩散效应而拉低整个机场的运行效率。
针对上述技术问题，本发明在接收到航空器发出的降落请求信息之后，调取合适的航空大数据，据此生成更为合理的降落方案，然后将其反馈给对应的航空器，以指导其按照该方案进行降落。于是，本发明的方案相比于现有技术中仅基于若干预设因素、预设规则僵化的生成降落方案来说，基于大数据级别的航空大数据来生成降落方案，生成的降落方案更为合理、准确。
需要说明的是，本发明中的航空管理平台既可以是特定机场或机场群的空管系统，例如连接于机场塔台，也可以是提供航空管理及服务信息的各类服务器，航空器可以通过网络连接该服务器，这样更有利于向传统民航客气以外的例如通用航空器、无人机等提供相应的航空服务。
其中，所述的服务器可以是任何类型的服务器或服务器群集，诸如Web或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器可以是数据分析服务器、内容服务器、航空信息服务器、地图和兴趣点(MPO I)服务器或位置服务器等。而网络可以是任何类型的网络，诸如局域网(LAN)、诸如因特网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络、或其组合，有线或无线网络。
可选地，步骤S10中，所述基于降落请求信息获取航空大数据，包括：
对所述降落请求信息进行分析识别，提取出降落规划信息；
若所述降落规划信息中不包含上和/或下客信息，则获取第一航空大数据；反之，则获取第二航空大数据；
其中，所述第一航空大数据的数据量小于所述第二航空大数据。
在本发明实施例中，在接收到航空器的降落请求数据之后，对其所包含的内容进行分析识别，进而提取出该航空器的降落规划信息，降落规划信息用于表征该航空器在该机场自降落至驶离期间的业务属性，例如，加油、维护、下客和/上客、终点停机等。而当该航空器的降落规划信息涉及下客时，则除了为其规划降落排班和跑道之外，还需要规划机坪，这就需要获得更多的大数据来使航空管理平台为其规划合理的降落方案。需要进行说明的是，本发明中的规划的机坪指的是航空器在机场航站楼处的上下客机坪，而非停机坪。
其中，第一航空大数据可以包括与待进场飞机数量、地面飞机数量、跑道空余数量、气象数据等，而第二航空大数据则应当进一步包括与机坪的使用相关的数据。
可选地，所述降落请求信息为文字信息和/或代码信息和/或语音信息。
在本发明实施例中，航空器可以通过上述多种形式中的至少一种来发送降落请求信息，具体可以通过VHF系统、HF系统、选择呼叫系统、卫星通信系统和ACARS系统等实现。而降落请求信息可以通过对航空器发出的降落请求指令进行预处理得出的，例如，对降落请求指令中文字信息和/或代码信息和/或语音信息通过语义识别技术从中提取出具有实际含义的词汇，基于提取出的词汇串来确定降落请求信息对应的实际内容。对于语义识别技术，本发明不再赘述。
可选地，所述第一大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据不包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第一预设规则确定第一降落方案，所述第一降落方案包括降落序号、跑道编号、停机位编号。
在本发明实施例中，当航空器的降落规划信息中不包含上和/或下客信息时，说明其无需占用航站楼处的上下客机坪，此时只需要基于第一大数据为其规划降落序号、跑道编号、停机位即可，这类航空器可能仅需要进行航空器维护、加油甚至备机调度等。
其中，机场大数据包括但不限于跑道数量、空闲跑道数量、空域容量、停机位属性(例如停机位尺寸、是否特殊停机位)等；飞机大数据包括飞机的飞行计划、请求降落的时间、设备运行信息(例如燃油剩余量)、是否属于紧急降落等。
可选地，所述第二大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第二预设规则确定第二降落方案，所述第二降落方案包括降落序号、跑道编号、航站楼停机坪序号。
在本发明实施例中，当航空器的降落规划信息中包含上和/或下客信息时，说明其需要占用航站楼处的上下客机坪，此时需要基于第二大数据为其规划降落序号、跑道编号、航站楼停机坪序号。
其中，航空器在降落环节的耗时基本是准确的，不会存在较大的偏差，而在航站楼停机坪的上下客环节则容易出现不可控因素，例如，有乘客迟到、行李丢失、气象突变等，所以，本发明设置第二预设规则与第一预设规则存在区别，基于不同的规则来规划降落方案，这样会使得各航空器在航站楼停机坪的衔接更为合理，减少时间的延误、机场设施的浪费，使机场运行效率更为高效。
其中，航站楼停机坪数据包括但不限于停机坪数量、停机坪位置、停机坪属性(例如停机坪尺寸、是否特殊停机坪)等。
可选地，所述飞机大数据还包括本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息确定修正系数，基于所述修正系数对所述第二降落方案进行修正。
在本发明实施例中，航空器在航站楼停机坪的停靠时长主要包括必要时间(如上下客人数对应的正常上下客时间、航空器停靠及驶离时间)和意外时间(例如上客意外延误、下客意外延误)，所以，需要在基于基本的飞机大数据确定出第二降落方案(主要是涉及航站楼停机坪部分)之后，还需要基于意外延误数据的分析来修正第二降落方案。本发明意识到航空器的本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息均会影响到航空器在航站楼停机坪的停靠时长，例如，本次飞行里程越长、飞机舒适性配置越高，则乘员在乘坐过程中越倾向于睡眠休息，进而容易造成其在下客时花费更多的时间(例如，整理随身物品、未能及时醒来等均会导致其花费更多的时间下客)，所以，本发明进一步基于修正系数对第二降落方案进行修正。其中，修正系数与本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息呈正相关关系。
举例而言，当第一机场区域内的某客机本次飞行里程特别长、飞机舒适性配置特别高，则其乘员选择睡眠的概率及比例越大，于是在下客时花费时间更多的概率就越大，而该客机位于本航空器的降落队列的前面，此时，可以将本航空器的降落时间适当延后，或者将降落队列中处于本航空器后面的其它适和客机的序号提前到本航空器前面，这样可以使得对航站楼停机坪的使用效率更高，减少机场设施的浪费。其中，修正系数代表了修正的程度，于是，修正系数越大，则修正程度越高，例如，将本航空器的降落时间延后更多，或者将降落队列中处于本航空器更后面的某架或更多架的其它适和客机的序号提前到本航空器前面。
可选地，所述第一机场区域的大小与所述航空器对应的所述本次飞行里程信息、所述飞机舒适性配置信息呈正相关。
在本发明实施例中，在前述实施例的基础上，本发明还进一步确定本航空器的本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息，当本航空器的本次飞行里程较长、飞机舒适性配置较高时，说明本航空器对航站楼停机坪的使用时长会出现更多的不确定性，此时，需要将第一机场区域调大，以涵盖更多的其它客机，以更多的客机为研究对象来获得整体更优的降落方案，以减少本航空器对其它客机的影响，从而从本航空器的角度提升机场的运营效率。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置的结构示意图。如图2所示，本发明实施例的一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置(100)，包括处理模块(101)、存储模块(102)、通信模块(103)，所述处理模块(101)与所述存储模块(102)和所述通信模块(103)连接；其中，
所述存储模块(102)，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述通信模块(103)，用于获取降落请求信息及航空大数据，并将所述降落请求信息及所述航空大数据传输给所述处理模块(101)；
所述处理模块(101)，用于通过调用所述存储模块(102)中的所述可执行的计算机程序代码，执行如实施例一所述的方法。
该实施例中的一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置的具体功能参照上述实施例一，由于本实施例中的装置采用了上述实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种电子设备，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如实施例一所述的方法。
实施例四
本发明实施例还公开了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如实施例一所述的方法。
注意，尽管本发明中的前述系统是使用数据处理系统的各种组件示出，但它不旨在表示互连组件的任何特别体系结构或方式；因为这些细节与本公开的实施例没有密切关系。还将理解的是，具有更少组件或可能更多组件的网络计算机、手持式计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可与本公开的实施例一起使用。
已经根据对计算机存储器内的数据位的操作的算法和符号表示呈现了前述详细描述的一些部分。这些算法描述和表示是数据处理领域的技术人员用来最有效地将他们的工作实质传达给本领域的其他技术人员的方式。算法在这里并且通常被认为是导致期望结果的自相容操作序列。这些操作是需要对物理量进行物理操作的那些操作。
然而，应当记住的是，所有这些和类似的术语都与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于这些量的方便的标记。除非特别声明，否则从以上讨论中显而易见的是，应当理解的是，在整个说明书中，使用诸如所附权利要求书中所阐述的术语的讨论指的是计算机系统或类似电子计算设备的动作和处理，所述计算机系统或类似电子计算设备将计算机系统的寄存器和存储器内表示为物理(电子)量的数据操纵和变换成计算机系统存储器或寄存器或其它这样的信息存储、传输或显示设备内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开的实施例还涉及用于执行本文的操作的装置。这种计算机程序存储在非瞬态计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机制。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备)。
在前述附图中描述的过程或方法可以由包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，包括在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合的处理逻辑来执行。尽管以上根据一些顺序操作描述了过程或方法，但是应当理解的是，可以以不同的顺序执行所述的一些操作。此外，一些操作可以并行地而不是顺序地执行。
本公开的实施例不是参考任何特定编程语言描述的。将了解，可使用各种编程语言实施如本文所述的本发明的实施例的教示。
在前述说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施例描述了本公开的实施例。显然，在不背离如所附权利要求书中所阐述的本公开的更宽的精神和范围的情况下，可以对其进行各种修改。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而不是限制性的。
Claims (10)
1.一种基于大数据的航空管理平台数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10，基于降落请求信息获取航空大数据；
S20，基于所述航空大数据确定降落方案；
S30，将所述降落方案反馈给发出所述降落请求信息的航空器。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：步骤S10中，所述基于降落请求信息获取航空大数据，包括：
对所述降落请求信息进行分析识别，提取出降落规划信息；
若所述降落规划信息中不包含上和/或下客信息，则获取第一航空大数据；反之，则获取第二航空大数据；
其中，所述第一航空大数据的数据量小于所述第二航空大数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：所述降落请求信息为文字信息和/或代码信息和/或语音信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：所述第一大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据不包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第一预设规则确定第一降落方案，所述第一降落方案包括降落序号、跑道编号、停机位编号。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：所述第二大数据包括机场大数据和第一机场区域的飞机大数据，所述机场大数据包括航站楼停机坪数据；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述机场大数据和第一机场区域的飞机大数据和第二预设规则确定第二降落方案，所述第二降落方案包括降落序号、跑道编号、航站楼停机坪序号。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：所述飞机大数据还包括本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息；
则步骤S20中，所述基于所述航空大数据确定降落方案，还包括：
基于所述本次飞行里程信息、飞机舒适性配置信息确定修正系数，基于所述修正系数对所述第二降落方案进行修正。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的航空管理平台数据处理方，其特征在于：所述第一机场区域的大小与所述航空器对应的所述本次飞行里程信息、所述飞机舒适性配置信息呈正相关。
8.一种基于大数据的航空管理平台数据处理装置，包括处理模块、存储模块、通信模块，所述处理模块分别与所述存储模块和所述通信模块连接；其中，
所述存储模块，用于存储可执行的计算机程序代码；
所述通信模块，用于获取降落请求信息及航空大数据，并将所述降落请求信息及所述航空大数据传输给所述处理模块；
其特征在于：所述处理模块，用于通过调用所述存储模块中的所述可执行的计算机程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
9.一种电子设备，包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
其特征在于：所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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