機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策系統(tǒng)(A-CDM)的目標(biāo)是將機(jī)場(chǎng)、空管、航空公司等民用航空相關(guān)單位集成到統(tǒng)一平臺(tái),通過整合各方數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。最終實(shí)現(xiàn)以機(jī)場(chǎng)作為通信中心,各方資源統(tǒng)一合理調(diào)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(shù)據(jù)無法自動(dòng)獲取。本文針對(duì)這一問題,提出基于視頻分析的A-CDM系統(tǒng)里程碑事件時(shí)間采集技術(shù),以解決航班過站期間機(jī)場(chǎng)里程碑事件發(fā)生時(shí)間等數(shù)據(jù)收集困難的問題。本文研究內(nèi)容包括基于目標(biāo)檢測(cè)確定A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時(shí)間,基于先驗(yàn)知識(shí)識(shí)別A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時(shí)間歷史數(shù)據(jù)。目前,多數(shù)機(jī)場(chǎng)記錄航班過站期間里程碑事件發(fā)生時(shí)間的方式采取紙質(zhì)工單記錄。這一重要的數(shù)據(jù)來源能很好的與從視頻中識(shí)別到的里程碑事件發(fā)生時(shí)間進(jìn)行對(duì)比矯正,使得收集到的里程碑事件發(fā)生時(shí)間的準(zhǔn)確性得到提高。基于目標(biāo)檢測(cè)確定A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時(shí)間通過機(jī)場(chǎng)停機(jī)坪上分布的攝像頭,識(shí)別視頻中的飛機(jī)、工作人員和地面保障車輛等目標(biāo)。機(jī)場(chǎng)航班過站期間,飛機(jī)入位滑行時(shí)沿固定滑行曲線以相對(duì)穩(wěn)定的速度滑行,地面保障作業(yè)有其獨(dú)特的工作流程,保障車輛與飛機(jī)位置相對(duì)固定。利用這些關(guān)系,通過最小二乘法擬合飛機(jī)滑行曲線,識(shí)別運(yùn)動(dòng)中飛機(jī)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(gè)像素地比較目標(biāo)圖像和背景圖像,其中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)在差異圖像的位置大于零的地方,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相對(duì)位置和形狀由差異方法表示。得到視頻中飛機(jī)的具體位置,以及保障車輛相對(duì)于飛機(jī)的位置和形狀后,通過改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)模型判定地面保障車輛類型,并結(jié)合機(jī)場(chǎng)地面保障作業(yè)流程之間的先驗(yàn)知識(shí),判斷里程碑事件發(fā)生時(shí)間。基于先驗(yàn)知識(shí)識(shí)別A-CDM系統(tǒng)里程碑事件發(fā)生時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的目的是對(duì)機(jī)場(chǎng)紙質(zhì)記錄單數(shù)字進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。該模型在傳統(tǒng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入篩選層,刪除不符合時(shí)間數(shù)據(jù)特點(diǎn)的結(jié)果。用混合高斯模型擬合各里程碑事件發(fā)生的時(shí)間差概率密度函數(shù),然后利用該先驗(yàn)知識(shí)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行選擇。實(shí)驗(yàn)表明,兩種方式均能對(duì)里程碑事件發(fā)生時(shí)間進(jìn)行有效識(shí)別,并且兩種方式相結(jié)合,能使里程碑事件發(fā)生時(shí)間的識(shí)別準(zhǔn)確率更佳。
【學(xué)位單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V35
【部分圖文】：

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文7圖 2-2 地面保障車輛布局圖2.2 圖像預(yù)處理圖像預(yù)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(duì)后續(xù)計(jì)算造成干擾，增加計(jì)算的復(fù)雜度[36]。網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于圖片的識(shí)別速度和準(zhǔn)確性，在很大程度上依賴于好的預(yù)處理過程�；谝曨l分析的 A-CDM 里程碑事件時(shí)間采集技術(shù)的預(yù)處理包括濾波降噪，灰度化減少網(wǎng)絡(luò)輸入的信息量以及二值化等。文獻(xiàn)[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(duì)圖像的所有像素值進(jìn)行整體加權(quán)求平均，每一個(gè)像素都參與運(yùn)算。具體來說，就是對(duì)任意像素，經(jīng)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(guān)。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(quán)平均灰度值。例如：若使用 3×3 模板，則(2.1)其中， 為圖像中 點(diǎn)的灰度值， 為該點(diǎn)經(jīng)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(xué)碩士學(xué)位論文布的公式為：度取決于標(biāo)準(zhǔn)偏差，并且越靠近中心像素，權(quán)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(nèi)，如下圖所示。2 2( )/(2 )12xesp s- ′′′2 222212x yesp s+- ′= ′′ ′

圖 2-4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型圖人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)模型，提出了分層訓(xùn)練和中的第 n 個(gè)樣本 ，設(shè) c 表示為數(shù)據(jù)集中需要輸出， 表示數(shù)據(jù)集中第 n 個(gè)樣本的標(biāo)簽，誤表示為： ，其中 。其中偏置和權(quán)重的偏導(dǎo)數(shù)： 。號(hào)和誤差相對(duì)于一個(gè)單元的所有輸入的偏導(dǎo)數(shù)nky)2( )l lx =f μl l l 1lμw x b-= +E Eb bμdμ = ′ =

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