基于GNN-LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统

    公开(公告)号:CN118569111B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202411055998.5

    申请日:2024-08-02

    摘要: 本发明属于机场场面冲突态势预测领域,具体涉及一种基于GNN‑LSTM的机场场面离港冲突态势预测方法及系统。本发明的预测方法包括:基于航空器场面滑行规则,识别潜在冲突热点并构建冲突网络作为结构特征;获取仿真数据,定义潜在冲突的关键指标,构建交通特征数据集;构建GNN‑LSTM模型;将构建的构建交通特征数据集中的数据划分为训练集、测试集和预测集;调整模型参数,将提取的结构特征与交通特征输入GNN‑LSTM模型进行训练、测试,直至输出指标收敛,并进行时序预测,获得模型预测性能指标结果。本发明可以根据历史N个时间片的场面离港冲突态势,预测下一时间片的场面离港冲突态势。通过GNN‑LSTM模型输出预测误差指标MAE和RMSE,发现均比单一时间序列模型LSTM预测误差更低。

    度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统

    公开(公告)号:CN113592341B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202110912714.X

    申请日:2021-08-10

    摘要: 本发明属于空中交通管制的空域态势评估技术领域,具体涉及一种度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统,其中扇区复杂度评估方法包括:对空域扇区的扇区动态交通数据进行扇区运行复杂度等级标注;构造空域扇区的多通道空中交通场景图像数据,并根据扇区运行复杂度等级标注构建扇区动态交通图像库;构建度量损失函数;根据多通道空中交通场景图像数据和度量损失函数训练网络模型;以及根据训练后的网络模型进行扇区运行复杂度评估,实现了使用深度度量学习技术从原始图像空中学习到语义特征嵌入空间的非线性映射,使得在嵌入空间中语义相似样本的嵌入向量更加接近,而语义不同的样本被彼此分开,从而实现更准确的扇区运行复杂度评估。

    一种基于知识蒸馏的行人搜索模型压缩方法

    公开(公告)号:CN117612214B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410090297.9

    申请日:2024-01-23

    摘要: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的行人搜索模型压缩方法,压缩方法包括如下步骤:S1:大型行人搜索网络结构作为教师模型,在行人搜索数据集上与训练教师模型;S2:轻量行人搜索网络结构作为学生模型;S3:在行人搜索数据集上训练学生模型时,从教师模型获取第一输出数据,从学生模型第二输出数据;S4:使用行人搜索模型压缩方法解耦蒸馏第一数据输出中的知识,计算解耦蒸馏损失;S5:联合行人搜索任务损失和解耦蒸馏损失训练学生模型,提高所述学生模型的性能。本发明针对图像特征和行人搜索任务的特点设计压缩方法,将大型行人搜索模型的有益知识转移到轻量模型中,有利于在真实监控场景中部署高精确度的轻量行人搜索模型。

    机场关键冲突热点识别方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116542004A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310612707.7

    申请日:2023-05-29

    摘要: 本发明属于机场热点识别技术领域,具体涉及一种机场关键冲突热点识别方法。本机场关键冲突热点识别方法,包括:建立机场场面网络模型;计算拓扑结构评价指标和网络脆弱性评价指标,并基于蒙特卡洛方法仿真模拟机场场面运行环境,计算网络节点的冲突风险评价指标,以构建场面网络节点评价指标体系;基于TOPSIS‑灰色关联分析的综合评价方法来计算机场场面各节点的冲突指数,识别关键冲突热点。本机场关键冲突热点识别方法可以有效预测机场场面潜在冲突热点,分析场面运行态势并识别关键冲突热点,对提升场面运行安全性有重要意义。

    一种基于改进模拟退火算法的航空器起飞质量估算方法

    公开(公告)号:CN116150871A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202211434265.3

    申请日:2022-11-16

    摘要: 本发明公开一种基于改进模拟退火算法的航空器起飞质量估算方法,主要包括以下步骤:步骤(1),基于航空器基本性能数据库(Base of Aircraft Data,BADA),从质点运动学的全能量方程出发,考虑风的影响,构建航空器起飞质量估算模型;步骤(2),针对步骤1构建的起飞质量估算模型,综合考虑初始爬升阶段的航迹点,提出目标函数和约束条件;步骤(3),将禁忌搜索算法中的禁忌表功能引入模拟退火算法作为改进算法,应用改进算法对起飞质量估算模型进行求解。此种方法可建立基于历史航迹数据的起飞质量估算模型,通过综合禁忌搜索的模拟退火算法进行优化计算,为高精度航迹仿真工作提供技术支撑。

    度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统

    公开(公告)号:CN113592341A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110912714.X

    申请日:2021-08-10

    摘要: 本发明属于空中交通管制的空域态势评估技术领域,具体涉及一种度量损失函数、扇区复杂度评估方法及系统,其中扇区复杂度评估方法包括:对空域扇区的扇区动态交通数据进行扇区运行复杂度等级标注;构造空域扇区的多通道空中交通场景图像数据,并根据扇区运行复杂度等级标注构建扇区动态交通图像库;构建度量损失函数;根据多通道空中交通场景图像数据和度量损失函数训练网络模型;以及根据训练后的网络模型进行扇区运行复杂度评估,实现了使用深度度量学习技术从原始图像空中学习到语义特征嵌入空间的非线性映射,使得在嵌入空间中语义相似样本的嵌入向量更加接近,而语义不同的样本被彼此分开,从而实现更准确的扇区运行复杂度评估。

    航空器飞行阶段划分识别系统
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112257151A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011122305.1

    申请日:2020-10-20

    摘要: 本发明属于本发明属于航空器轨迹分析应用领域,具体涉及一种航空器飞行阶段划分识别系统,其包括:预处理模块,对航迹进行预处理;态势划分模块,根据预处理的航迹划分垂直运动态势;修正模块,修正划分的垂直运动态势;飞行阶段划分模块,根据垂直运动态势划分飞行阶段;模型构建模块,根据飞行阶段的特点构建飞行状态特征模型;以及划分模块,根据预处理的航迹和修正的垂直运动态势进行飞行阶段的划分,实现了飞行阶段重新识别与划分,且实行过程中不需要区分航空器机型,执行步骤相对简单易行,能够解决QAR数据中所出现的飞行阶段划分错误问题,为民用航空器的飞行阶段特征分析提供技术支撑。

    ADS-B航迹清洗与校准装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110347668A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910602670.3

    申请日:2019-07-04

    IPC分类号: G06F16/215 G06K9/62 G06F16/29

    摘要: 本发明涉及一种ADS-B航迹清洗与校准装置。ADS-B航迹清洗与校准装置包括:建立基于ADS-B航迹数据的特征字段的数据样本,其中特征字段包括初始字段以及扩展字段,所述扩展字段通过所述初始字段计算得出;对数据样本进行去重;根据数据样本中的特征字段的数据特点选择特征字段,并用于字段数据异常检测和处理;依据局部遍历的DBSCAN密度聚类方法对数据样本的特征字段进行离群点识别,判断异常点,对异常点进行修正或删除;根据数据样本中的初始字段对航迹进行校准。使用局部遍历的DBSCAN密度聚类方法识别离群点,大幅提高清洗效率,通过航迹校准对时间戳进行修正,使整个飞行轨迹符合质点运动学规律。