CN109598983A - 一种机场场面光电监视告警***及方法 - Google Patents

一种机场场面光电监视告警***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种机场场面光电监视告警***及方法，所述***包括场面光电监视***和场面光电告警***；场面光电监视分***由分布式光电传感器网络和通信网络构成；机场场面告警分***包括图像处理子***、目标行为分析和预测子***、冲突智能告警子***；其中，图像处理包括对红外和可见光图像进行融合、拼接、校正和重建，形成机场场面光电全景态势；目标行为分析和预测包括对场面运动目标进行检测和分类识别、持续跟踪，并对其行为和意图进行分析和预测；冲突智能告警用于对场面冲突进行智能预测和分类告警。本发明以降低机场场面不安全事件为目标，具有显示直观、全天时、无盲区、可提前预警、成本低廉等优点。

Description

一种机场场面光电监视告警***及方法
技术领域
本发明涉及机场场面监视领域，特别涉及一种民航机场场面光电监视告警***及方法。
背景技术
机场场面跑道、滑行道是航空不安全事故的高发区，其事故特点如下：(1)发生概率高，根据波音公司对近60年飞行事故的统计分析可知：滑行、起飞和着陆阶段的事故比例分别为11％、6％和23％，即与机场场面相关的事故比例高达40％；(2)类型多样，有飞机相撞或剐蹭、飞机与车辆相撞或剐蹭、飞机与人或动物相撞、飞机与入侵小型无人机或无人车相撞、车辆相撞、跑道侵入等情况；(3)结果可能非常惨烈，其中人类航空史上最严重的空难事故(特内里费空难)就是1977年3月27日西班牙洛斯罗迪欧机场发生的两架波音747飞机在地面相撞事件，致使583人死亡。
目前常见的场面监视手段包括多点定位(MLAT)、场面监视雷达(SMR)、二次雷达(SSR)、自动相关监视(ADS-B)等。但是它们仍然存在显示不直观、监控有盲区等缺点，因此欧美航空发达国家均在研究机场场面光电监视***。国内还没有真正应用的机场场面光电监视告警***，民航二所研发的增强视频监视***有3块实时显示成都双流国际机场飞行区全景高清画面的显示屏。这套***是针对机场场面监视的新技术，可为空管、机场、航空公司等民航单位提供机场场面各类活动的实时全景视频监视。但是，该***无红外传感器，在低能见度条件下尤其是夜间无法获得显示直观图像，不能做到24小时全天候可靠工作，并且无冲突热点区域标注、繁忙区域警示、冲突智能预测和提前告警等功能。
综上所述，随着飞行流量的增加，机场的跑道构型和滑行路线设计日趋复杂，场面区域内不安全事件的发生频次在不断的增加，现有场监雷达、二次雷达、ADS-B、多点定位***等还是不能完全满足机场跑滑道安全运行的监视需求。因此，民航业对全天候、无盲区、显示直观、具有提前告警能力、成本低廉的机场场面光电监视告警***需求强烈。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种机场场面光电监视告警***及方法，适用于民航机场场面运行安全保障，具有显示直观、全天时、无盲区、可提前预警、成本低廉等优点。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种机场场面光电监视告警方法，包括以下步骤：
步骤1：由分布在机场场面上的红外传感器和可见光传感器对机场场面进行实时监视，得到机场实时图像；
步骤2：将步骤1得到的机场实时图像传输至图像处理子***；所述图像处理子***将得到的机场实时图像进行融合和拼接，得到机场场面的全景图像；
步骤3：对机场场面的全景图像进行校正和重建，得到机场场面光电全景态势；
步骤4：对机场场面的所有移动物，包括飞机、车辆、行人、动物、无人机、无人车进行分类识别，并对其进行持续稳定的跟踪，以当前已发生过的目标运动特征和轨迹信息为基础，预测目标下一步的行为和意图，形成目标行为预测结果的“知识库”；
步骤5：根据机场跑滑***的结构特征，结合民航和机场场面运行规则以及步骤4得到的目标行为预测结果，利用数据挖掘和深度学习对可能出现的对头、交叉和追赶冲突进行***，并进行预警。
进一步的，所述步骤1中：在光照充足的条件下使用可见光传感器，在无光照的条件下使用红外传感器，在低能见度情况下同时使用红外传感器和可见光传感器。
进一步的，在步骤2进行图像融合时，根据光照条件，光照充足的条件下只取同一个位置点的可见光图像，在无光照的条件下只取同一个位置点的红外图像，在低能见度情况则将同一位置点的可见光图像与红外图像进行融合，以此法得到各位置点的融合图像。
进一步的，所述预警等级分为三级：1)标注；将通过多年实际运行数据统计分析所得出的跑道、滑行道交叉位置处的习惯性热点区域，以及曾经多次出现场面冲突和跑道侵入的不安全事件的区域标注成黄色，提示机坪管制员要注意避让该区域；2)警示；结合机场场面交通流时空分布特征，将当前机场场面上交通流量繁忙的区域标注成红色，要求机坪管制部门工作人员在发布指令前重点关注该区域；3)告警；对于智能预测报告的交叉、跟进、对头、以及其他潜在相撞和跑道侵入风险时，***通过警示灯闪烁、蜂鸣的方式发出告警。
进一步的，还包括步骤6：将各等级预警显示在控制终端。
一种机场场面光电监视告警***，包括：
光电监视分***，由若干套分布式光电传感器网络和通信网络构成；分布式光电传感器网络用于对整个机场场面监视，通信网络用于将实时监视图像传输至图像处理子***；
光电告警分***，包括图像处理子***、目标行为分析和预测子***、冲突智能告警子***；
其中，图像处理子***用于对红外图像和可见光图像进行融合、拼接、校正和重建，形成机场场面的光电全景态势；所述目标行为分析和预测子***用于对机场场面运动目标进行检测和分类识别、持续跟踪，并对运动目标的行为和意图进行分析和预测；所述冲突智能告警子***用于对机场场面冲突进行智能预测和分类告警。
进一步的，还包括告警结果显示***，用于将告警结果显示在控制终端。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的机场场面光电监视告警***与方法，是以降低机场场面不安全事件和事故发生率，防止航空器、车辆剐蹭和跑道侵入事件的发生，提升机场安全保障能力和运行效率为目标。监视告警***由分布式光电传感器网络、通信网络、图像处理子***、目标行为分析和预测子***、冲突智能告警子***等组成，具有显示直观、全天时、无盲区、可提前预警、成本低廉等优点。相对现有的机场场面监视***，本发明在***构架体系、工作模式和部署方案等方面都是针对民航机场场面运行安全的应用需求而特别设计的，因此能够非常好地适应民航机场场面监视和告警需求，具有巨大的应用前景和商业价值。
附图说明
图1为本发明实施例提供的机场场面光电监视告警***的结构示意框图。
图2为本发明实施例提供的机场场面光电监视告警***在某机场的应用示意图。
图3为本发明实施例提供的机场场面光电监视告警***的工作流程图。
图4为本发明实施例提供的机场场面光电监视态势全景拼接结果图。
图5为本发明实施例提供的机场场面运动目标识别和跟踪结果图。
图6为本发明实施例提供的机场场面光电告警***主界面。
图中：光电监视分***100；光电告警分***200；分布式光电传感器网络300；通信网络400；图像处理子***500；目标行为分析和预测子***600；冲突智能告警子***700。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明提供的一种机场场面光电监视告警***，包括光电监视分***和光电告警分***。其中光电监视分***由至少一套分布式光电传感器网络和通信网络构成，所述分布式光电传感器网络用于对整个机场场面进行监视，通信网络用于将实时监视图像传输至图像处理子***；光电告警分***包括图像处理子***、目标行为分析和预测子***、冲突智能告警子***，其中，图像处理包括对红外和可见光图像进行融合、拼接、校正和重建，进而形成机场场面光电全景态势；目标行为分析和预测包括对场面运动目标进行检测和分类识别、持续跟踪，并对其行为和意图进行分析和预测；冲突智能告警是对场面冲突进行智能预测并进行分类告警。
如图1和图3所示，机场场面光电监视告警***包括光电监视分***100、光电告警分***200；所述光电监视分***100包括分布式光电传感器网络300、通信网络400；所述光电告警分***200包括图像处理子***500、目标行为分析和预测子***600、冲突智能告警子***700。多套分布式光电传感器网络和通信网络400构成光电监视分***100，对机场场面进行全天候、无死角、各种气象条件下的监视，并将其监视的图像通过通信网络400传到图像处理子***500，通过图像的融合和拼接最终得到机场场面运行态势，并传到目标行为分析和预测子***600，对机场场面的运动目标进行识别、持续跟踪和行为预测，再将行为预测结果传入冲突智能告警子***700，根据冲突类型对其进行分类预警，从而保障机场场面运行安全。
如图2所示，以某双跑道国际机场为例，整个机场终端区部署9套可见光和红外光电传感器，以覆盖机场跑道和滑行道***。可见光传感器的分辨率大于200万像素，所述红外传感器探测距离大于1千米。
如图3所示，首先由分布在机场场面上的多个红外传感器和可见光传感器组成的分布式光电传感器网络300对机场场面进行实时监视，将得到的实时图像数据通过图像数据传输网络传到图像处理子***500，所述图像处理子***根据光照条件，分别对图像进行光照一致化处理，提取图像FAST特征，实现图像融合处理；并通过图像的全景拼接技术得到机场场面的全景图像，然后对图像进行校正和重建，并最终得到机场场面光电全景态势，如图4所示。目标行为分析和预测子***600基于实时分析机场场面光电全景态势，通过图像的去噪、边缘检测等手段对机场场面的所有飞机、车辆、行人、动物、无人机、无人车等进行分类识别，场面车辆和航空器识别结果如图5所示，并对其进行持续稳定的跟踪，其结果如图6所示。以当前已发生过的目标运动特征和轨迹信息为基础，预测目标下一步的行为和意图，从而形成目标行为预测结果的“知识库”；所述冲突智能告警子***700将根据机场跑滑***的结构特征，充分考虑民航和机场场面运行规则，结合目标行为预测结果，利用数据挖掘、深度学习等方法对可能出现的对头、交叉和追赶冲突进行***，对冲突预测结果进行分类预警，并将其显示在控制终端，其结果如图6所示。
如图4所示，该机场场面的光电传感器05、06、07、08所得图像，通过全景拼接技术形成了该机场局部的光电全景运行态势001。如图5所示，通过对该机场光电全景态势的分析，识别出场面运行的航空器和车辆。如图6所示，机场场面光电监视告警***主界面，能对场面的运行态势进行实时监控，能有效识别场面运行的航空器、车辆等运动目标，并对其进行持续有效地跟踪和行为预测，当满足特定冲突告警阈值时能够进行智能的告警提示。

Claims (7)

1.一种机场场面光电监视告警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：由分布在机场场面上的红外传感器和可见光传感器对机场场面进行实时监视，得到机场实时图像；
步骤2：将步骤1得到的机场实时图像传输至图像处理子***；所述图像处理子***将得到的机场实时图像进行融合和拼接，得到机场场面的全景图像；
步骤3：对机场场面的全景图像进行校正和重建，得到机场场面光电全景态势；
步骤4：对机场场面的所有移动物，包括飞机、车辆、行人、动物、无人机、无人车进行分类识别，并对其进行持续稳定的跟踪，以当前已发生过的目标运动特征和轨迹信息为基础，预测目标下一步的行为和意图，形成目标行为预测结果的“知识库”；
步骤5：根据机场跑滑***的结构特征，结合民航和机场场面运行规则以及步骤4得到的目标行为预测结果，利用数据挖掘和深度学习对可能出现的对头、交叉和追赶冲突进行***，并进行预警。
2.如权利要求1所述的一种机场场面光电监视告警方法，其特征在于，所述步骤1中：在光照充足的条件下使用可见光传感器，在无光照的条件下使用红外传感器，在低能见度情况下同时使用红外传感器和可见光传感器。
3.如权利要求1所述的一种机场场面光电监视告警方法，其特征在于，在步骤2进行图像融合时，根据光照条件，光照充足的条件下只取同一个位置点的可见光图像，在无光照的条件下只取同一个位置点的红外图像，在低能见度情况下则将同一位置点的可见光图像与红外图像进行融合，以此法得到各位置点的融合图像。
4.如权利要求1所述的一种机场场面光电监视告警方法，其特征在于，所述预警等级分为三级：1)标注；将通过多年实际运行数据统计分析所得出的跑道、滑行道交叉位置处的习惯性热点区域，以及曾经多次出现场面冲突和跑道侵入的不安全事件的区域标注成黄色，提示机坪管制员要注意避让该区域；2)警示；结合机场场面交通流时空分布特征，将当前机场场面上交通流量繁忙的区域标注成红色，要求机坪管制部门工作人员在发布指令前重点关注该区域；3)告警；对于智能预测报告的交叉、跟进、对头、以及其他潜在相撞和跑道侵入风险时，***通过闪烁、蜂鸣的方式发出告警。
5.如权利要求4所述的一种机场场面光电监视告警方法，其特征在于，还包括步骤6：将各等级预警显示在控制终端。
6.一种机场场面光电监视告警***，其特征在于，包括：
光电监视分***，由若干套分布式光电传感器网络和通信网络构成；分布式光电传感器网络用于对整个机场场面进行实时监视，通信网络用于将实时监视图像传输至图像处理子***；
光电告警分***，包括图像处理子***、目标行为分析和预测子***、冲突智能告警子***；
其中，图像处理子***用于对红外图像和可见光图像进行融合、拼接、校正和重建，形成机场场面的光电全景态势；所述目标行为分析和预测子***用于对机场场面运动目标进行检测和分类识别、持续跟踪，并对运动目标的行为和意图进行分析和预测；所述冲突智能告警子***用于对机场场面冲突进行分类告警。
7.如权利要求6所述的一种机场场面光电监视告警***，其特征在于，还包括告警结果显示***，用于将告警结果显示在控制终端。
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