機場協(xié)同決策系統(tǒng)(A-CDM)的目標是將機場、空管、航空公司等民用航空相關單位集成到統(tǒng)一平臺,通過整合各方數據,進行數據共享。最終實現以機場作為通信中心,各方資源統(tǒng)一合理調度的民航通信體系。目前,A-CDM系統(tǒng)中仍有部分地面保障作業(yè)數據無法自動獲取。本文針對這一問題,提出基于視頻分析的A-CDM系統(tǒng)里程碑事件時間采集技術,以解決航班過站期間機場里程碑事件發(fā)生時間等數據收集困難的問題。本文研究內容包括基于目標檢測確定A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時間,基于先驗知識識別A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時間歷史數據。目前,多數機場記錄航班過站期間里程碑事件發(fā)生時間的方式采取紙質工單記錄。這一重要的數據來源能很好的與從視頻中識別到的里程碑事件發(fā)生時間進行對比矯正,使得收集到的里程碑事件發(fā)生時間的準確性得到提高�；谀繕藱z測確定A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時間通過機場停機坪上分布的攝像頭,識別視頻中的飛機、工作人員和地面保障車輛等目標。機場航班過站期間,飛機入位滑行時沿固定滑行曲線以相對穩(wěn)定的速度滑行,地面保障作業(yè)有其獨特的工作流程,保障車輛與飛機位置相對固定。利用這些關系,通過最小二乘法擬合飛機滑行曲線,識別運動中飛機的具體位置。并通過采取連續(xù)多幀圖像,利用幀間濾波法建立背景圖像。逐個像素地比較目標圖像和背景圖像,其中運動目標出現在差異圖像的位置大于零的地方,運動目標的相對位置和形狀由差異方法表示。得到視頻中飛機的具體位置,以及保障車輛相對于飛機的位置和形狀后,通過改進后網絡模型判定地面保障車輛類型,并結合機場地面保障作業(yè)流程之間的先驗知識,判斷里程碑事件發(fā)生時間�；谙闰炛R識別A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時間歷史數據的目的是對機場紙質記錄單數字進行自動識別。該模型在傳統(tǒng)識別網絡的基礎上加入篩選層,刪除不符合時間數據特點的結果。用混合高斯模型擬合各里程碑事件發(fā)生的時間差概率密度函數,然后利用該先驗知識對識別結果進行選擇。實驗表明,兩種方式均能對里程碑事件發(fā)生時間進行有效識別,并且兩種方式相結合,能使里程碑事件發(fā)生時間的識別準確率更佳。
【學位單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：V35
【部分圖文】：

中國民航大學碩士學位論文7圖 2-2 地面保障車輛布局圖2.2 圖像預處理圖像預處理的目的是把感興趣的部分截取下來，不感興趣的部分剔除，以免它對后續(xù)計算造成干擾，增加計算的復雜度[36]。網絡模型對于圖片的識別速度和準確性，在很大程度上依賴于好的預處理過程。基于視頻分析的 A-CDM 里程碑事件時間采集技術的預處理包括濾波降噪，灰度化減少網絡輸入的信息量以及二值化等。文獻[37]提出一種非線性高斯濾波模型，高斯濾波的基本原理是對圖像的所有像素值進行整體加權求平均，每一個像素都參與運算。具體來說，就是對任意像素，經過高斯濾波之后的像素值不僅由其自身像素值決定，還與它周圍像素值相關。卷積掃描后的像素值就是將模板的中心像素值替換為由模板確定的鄰域中像素加權平均灰度值。例如：若使用 3×3 模板，則(2.1)其中， 為圖像中 點的灰度值， 為該點經過高斯濾波后的值。一維高斯分布的公式為[38]( ) ( ) ( )11 1 11 11 1(

中國民航大學碩士學位論文布的公式為：度取決于標準偏差，并且越靠近中心像素，權值越高。濾波更柔和，更平滑，邊緣能更好地保留。二維高斯分的橢圓體內，如下圖所示。2 2( )/(2 )12xesp s- ′′′2 222212x yesp s+- ′= ′′ ′

圖 2-4 人工神經網絡模型圖人工神經網絡為基礎模型，提出了分層訓練和中的第 n 個樣本 ，設 c 表示為數據集中需要輸出， 表示數據集中第 n 個樣本的標簽，誤表示為： ，其中 。其中偏置和權重的偏導數： 。號和誤差相對于一個單元的所有輸入的偏導數nky)2( )l lx =f μl l l 1lμw x b-= +E Eb bμdμ = ′ =

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