公开(公告)号：CN115527397B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202211237546.X

申请日：2022-09-30

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 王壮 ,  潘卫军 ,  周少武 ,  王泆棣 ,  王梓璇 ,  邓蕾蕾 ,  潘璇 ,  何沁悦 ,  陈志远 ,  韩博源 ,  高健伟 ,  唐灵弢

IPC: G08G5/00 ,  G08G5/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多模神经网络的空管态势特征提取方法及装置，该方法包括下述步骤：首先，获取空管监视数据并进行预处理；然后，监视数据分类，根据卷积神经网络和全连接神经网络两种模态，将经度、纬度、航向、水平速度数据归为二维姿态数据，将航空器识别号、高度、垂直速度数据归为其余有效数据；之后，使用二维姿态数据绘制空管二维态势图作为卷积神经网络的输入，提取空管水平面态势特征，使用其余有效数据构建二维结构化数据，提取空管航空器数量和高度态势特征。最后，经过特征融合，输出提取的空管态势特征。本发明可以应用在空中交通管理过程中，提取全面的空管态势特征，提升空管自动化和智能化水平。

公开(公告)号：CN115527397A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211237546.X

申请日：2022-09-30

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 王壮 ,  潘卫军 ,  周少武 ,  王泆棣 ,  王梓璇 ,  邓蕾蕾 ,  潘璇 ,  何沁悦 ,  陈志远 ,  韩博源 ,  高健伟 ,  唐灵弢

IPC: G08G5/00 ,  G08G5/06

Abstract: 本发明公开了一种基于多模神经网络的空管态势特征提取方法及装置，该方法包括下述步骤：首先，获取空管监视数据并进行预处理；然后，监视数据分类，根据卷积神经网络和全连接神经网络两种模态，将经度、纬度、航向、水平速度数据归为二维姿态数据，将航空器识别号、高度、垂直速度数据归为其余有效数据；之后，使用二维姿态数据绘制空管二维态势图作为卷积神经网络的输入，提取空管水平面态势特征，使用其余有效数据构建二维结构化数据，提取空管航空器数量和高度态势特征。最后，经过特征融合，输出提取的空管态势特征。本发明可以应用在空中交通管理过程中，提取全面的空管态势特征，提升空管自动化和智能化水平。