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公开(公告)号:CN115619777A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211545183.6
申请日:2022-12-05
Applicant: 中国民航大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/69
Abstract: 本发明提供了一种道面冰雪状态的检测方法、系统和计算机可读存储介质,该检测方法包括:获取道面冰雪状态的微观图像信息;根据微观图像信息生成冰雪状态数据集;基于卷积神经网络,根据冰雪状态数据集训练迭代以生成冰雪状态感知模型;通过冰雪状态感知模型感知道面冰雪状态的实时微观图像,并输出冰雪状态感知系统。通过基于用于图像识别的卷积神经网络,可以自主学习积冰图像特征,免去了机器学习的繁杂算法,可以更好地解决冰型之间微小差别难以辨别的问题,因此,该冰雪状态感知模型具有较强的冰雪状态类别的识别能力。
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公开(公告)号:CN114360301B
公开(公告)日:2022-11-15
申请号:CN202210012161.7
申请日:2022-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国民航大学 , 桂林蓝港科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于滑行冲突风险预测的航空器滑行调度方法,该方法根据不同机型航空器的最大滑行速度、最大滑行减速度,建立了运动学模型,以及建立航空器矢量化航向模型、航空器滑行冲突风险评估模块、更准确的判断进入冲突风险预测的时间,然后利用现代航空管制与滑行道的约束,使得航空器在滑行过程中驾驶员驾驶航空器在某段滑行道滑行距离基本符合截断式正态分布,建立滑行冲突风险预测方法;通过准确的判断进入冲突风险预测时间,以及对航空器位置概率的准确预测,达到对航空器冲突风险评估预测,提高预测评估精度;依据滑行冲突风险预测值建立了三种减低冲突风险的管制方法。
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公开(公告)号:CN114506458B
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202210412919.6
申请日:2022-04-20
Applicant: 中国民航大学
IPC: B64D15/00
Abstract: 本发明属于飞机除冰作业路线生成技术领域,公开了一种飞机怠速除冰危险区辨识与作业路径生成方法及系统。根据机型信息与左右发动机推力方向信息等航班数据建立当前航班在无风条件下的怠速除冰危险区的边界曲线函数,对飞机的进气道危险区和排气道危险区的影响建立发动机进、排气气流的运动路径并以此计算危险区边界曲线函数,根据计算结果划定风力影响下的飞机怠速除冰危险区;确立发动机内、外部安全通道并生成除冰作业路径。本发明通过描述飞机进气道、排气口、发动机反推等怠速除冰危险区边界函数,加入风速、风力等外部影响,并结合边界函数调整进气道和排气道危险区范围,提升了怠速除冰作业精度。
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公开(公告)号:CN114596315A
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202210500175.3
申请日:2022-05-10
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 本发明属于飞机地面积冰检测技术,公开了一种飞机地面检测积冰方法、装置、系统及计算机设备。利用视觉传感器采集飞机地面积冰区域的图像,对飞机地面积冰图像进行识别分类并将冰厚图像信息量化为数值,结合冰厚计算和冰型识别结果,搭建面向飞机地面积冰图像的检测系统,构建面向飞机地面积冰一体化检测的规范化流程;基于规范化检测流程及安全标准,设计基于视觉传感器的飞机地面积冰检测设备,对飞机地面积冰的类型和厚度进行识别。本发明设计的飞机积冰检测流程具有响应快、准确性高达、鲁棒性好的特点,设计的飞机积冰检测设备受环境影响小、检测结果及时且效果好,具有较好的应用前景。
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公开(公告)号:CN114091185B
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202210076885.8
申请日:2022-01-24
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 本发明属于飞机表面积冰检测技术领域,公开了一种飞机表面积冰演化状态辨识方法及系统。飞机表面积冰演化状态辨识方法包括收集历史飞机表面历史积冰气象因子数据及积冰演化的微观信息,面向飞机表面积冰构建飞机关键部位积冰过去及将来Hankle形式状态空间表达式,得出能观矩阵并判断能观矩阵的广义观测性;对状态空间表达式进行斜向投影,消除外界非气象变量以及将来积冰微观信息噪声影响,得到状态估计序列;结合状态估计序列以及能观矩阵,通过最小二乘得出空间模型的系统矩阵,得到飞机表面积冰的演化状态辨识模型,预测飞机积冰演化状态信息。本发明具有响应快、随环境变化、易于实施等优势,有较好的应用前景。
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公开(公告)号:CN110766064A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201910991671.1
申请日:2019-10-14
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 一种基于局部加权支持向量回归的离港滑行时间动态预测方法。其包括构建预测模型输入样本集;计算近邻训练样本的惩罚参数和误差要求;计算带宽参数和优化带宽参数后的高斯核加权系数;得到加权惩罚参数;使用局部支持向量回归与加权支持向量回归结合的方法构建局部加权支持向量回归模型,利用近邻训练样本集、误差要求和加权惩罚参数训练局部加权支持向量回归模型,输出即为所需预测航班的离港滑行时间预测值等步骤。本发明优点:既具备了简单、高效、高精度的特点,反应出了机场交通系统中航班离港滑行的自主性和个体差异性,而且对机场场面交通运行态势的分析及评估具有较高的应用价值。
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公开(公告)号:CN115796397B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202310065572.7
申请日:2023-02-06
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 本发明属于民用航空信息处理技术领域,公开了用于机场运行保障过程的场景生成方法、场景生成系统。该方法包括:通过BIM静态模型,搭建机场运行保障过程的建筑场景,同时搭建机场运行保障过程运行主体数据库以及运行行为数据库;建立机场运行保障过程场景的本体知识图谱;根据始发信息生成机场运行保障过程的初始场景;预测机场运行保障过程节点并实时更新机场运行保障资源调度信息;将预测结果与运行主体行为关联,更新场景;搭建机场运行保障过程场景生成系统。本发明将杂乱的航班保障流程信息通过知识图谱进行融合和梳理,并生成机场运行保障过程的场景,有助于机场运行保障资源的调度,有效提高机场运行资源的利用率。
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公开(公告)号:CN110807525B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN201911037529.X
申请日:2019-10-29
Applicant: 中国民航大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/126 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06Q50/30 , G06F18/2135
Abstract: 一种基于改进遗传算法的神经网络航班保障服务时间估计方法。其包括将航班保障服务分为三类;选取标准动作节点,对原始变量进行降维,构建BP神经网络航班保障服务时间估计模型;对数据预处理与归一化处理,对模型进行训练和测试;使用改进遗传算法对模型优化;模型实际应用等步骤。本发明提供的基于改进遗传算法的神经网络航班保障服务时间估计方法具有如下有益效果:在传统遗传算法的基础上,分别对染色体结构、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子以及交叉变异概率进行设计,以实现对航班保障服务时间的准确估计,进而可提高航班保障服务效率。
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公开(公告)号:CN115796397A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202310065572.7
申请日:2023-02-06
Applicant: 中国民航大学
Abstract: 本发明属于民用航空信息处理技术领域,公开了用于机场运行保障过程的场景生成方法、场景生成系统。该方法包括:通过BIM静态模型,搭建机场运行保障过程的建筑场景,同时搭建机场运行保障过程运行主体数据库以及运行行为数据库;建立机场运行保障过程场景的本体知识图谱;根据始发信息生成机场运行保障过程的初始场景;预测机场运行保障过程节点并实时更新机场运行保障资源调度信息;将预测结果与运行主体行为关联,更新场景;搭建机场运行保障过程场景生成系统。本发明将杂乱的航班保障流程信息通过知识图谱进行融合和梳理,并生成机场运行保障过程的场景,有助于机场运行保障资源的调度,有效提高机场运行资源的利用率。
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公开(公告)号:CN114580751A
公开(公告)日:2022-06-03
申请号:CN202210217212.X
申请日:2022-03-07
Applicant: 中国民航大学 , 首都机场集团有限公司
Abstract: 本发明属于民用航空信息预测技术领域,公开了空港到港旅客疏散时间预测方法、系统、存储介质及终端。以到港旅客疏散过程所需历经的环节、空间位置为基础,从耗时环节和空间节点两个维度,构建旅客疏散过程拓扑结构;对影响旅客疏散过程的相关因素进行分析,确定疏散过程的影响因素参数体系;并构建了旅客疏散过程时空关联贝叶斯网络模型;以现场调研和机场运行数据为基础设计疏散时间样本生成方法;并基于疏散过程时空关联贝叶斯网络模型设计基于过程推进的疏散时间动态预测方法。本发明可在一定误差范围内对旅客疏散时间进行动态预测,对旅客的出行选择有一定的参考价值,并为机场路侧运力流调配提供决策依据,具有一定的实际应用意义。
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