基于多源跨模态数据的机场智慧监管系统

　　总体介绍：

　　(一)项目背景在全球航空业快速发展背景下，机场作为航空运输关键节点，运营效率与管理水平关乎运输顺畅安全。航班量增加、旅客需求多样，传统人工管理难满足运营需求，智慧机场建设成提升关键途径。本项目基于此，利用航班实时数据、机坪视频等多源跨模态数据，构建机场智能监控系统，大幅提升机场管理效率与安全性，助力机场适应发展需求 。

　　(二)拟解决问题本项目面向航空运输业，聚焦机场管理领域，提供智能监控解决方案，助力机场管理机构、航司及地服商数据驱动决策，优化资源、提升服务。覆盖航班地面保障全流程，借实时监控与智能分析，及时处理异常保障航班安全准点，融入多源多模态数据，补全节点覆盖，构建自动化保障管理闭环 。

　　主要做法：

　　(一)架构设计本项目旨在通过整合多源数据，应用新一代信息技术，构建一个综合性的机场飞行区全景视频监控系统，并扩展至人群和车辆监控。通过数据采集、清洗、标注，形成用于人工智能模型训练的数据集;通过模拟仿真等方式形成的合成训练数据集;以及人工智能训练数据集复用平台服务等，提升整体监控的智能化和高效性。

　　
图1 功能架构

　　1、数据源集成与管理

　　为了实现全面的监控覆盖，我们需要集成多种数据源，主要包括航班信息、ADS-B数据、进港航班滑行路线规划数据、车辆定位数据、视频流数据、激光雷达信息等。这些数据源的有效集成与管理是顶层设计的基础。

　　航班信息：包括机位分配信息、航班号、航空公司、航班状态等，用于确定航班的实时动态和安排。

　　ADS-B数据：获取航空器的位置信息、落地点经纬度、落地点时间、跑道信息、飞机尾号等，提供精确的飞行数据支持。

　　滑行路线规划数据：用于进港航班的滑行路径规划，确保飞机在地面的安全滑行。

　　车辆定位数据：包括车辆的时间、经纬度、车牌号、车辆类型、所属单位、运动方向、速度等，监控和管理机场地面车辆的活动。

　　视频流数据：通过监控摄像机实时获取机场各区域的视频流，用于全景监控和关键事件检测。

　　激光雷达信息：用于3D重建技术的支持，提供机场关键区域的三维立体监控。

　　2、全景视频拼接与图像增强

　　全景视频拼接和图像增强技术是实现机场飞行区全景无缝监控覆盖的关键。通过在机场飞行区内设立全景视频监控点位，利用视频拼接技术将多个摄像机的视角拼接成一个完整的全景视图，并通过图像增强技术提高视频的清晰度和识别度。

　　全景视频监控点位：在机场停机坪、滑行道、跑道等重点区域设立监控点，确保关键区域的全景覆盖。

　　视频拼接技术：将多个摄像机的视角拼接成一个完整的全景视图，实现无缝监控。

　　图像增强技术：提高视频的清晰度和识别度，确保关键事件的准确检测和识别。

　　3、关键时间节点提取与事件识别

　　通过机器学习和模式识别技术，从海量视频监控数据中实时提取航班保障进程的关键时间节点信息，并将这些数据发送至监控终端进行存储和可视化显示。系统能够识别并记录停机位完成的所有节点，如挡轮挡、靠桥/客梯车对接、开客舱门、开货舱门、开始保洁、完成保洁、开始加油、完成加油、开始配餐、完成配餐、开始登机、完成登机、关客舱门、关货舱门、机务放行、离桥/客梯车撤离、撤轮挡等，共计45个时间节点。

　　机器学习技术：通过训练模型，实时从视频监控数据中提取关键时间节点信息。

　　模式识别技术：识别并记录停机位完成的所有节点，确保每一个环节都能准确记录和管理。

　　数据存储与可视化：将提取的关键节点信息发送至监控终端进行存储，并通过可视化方式进行展示，方便管理和决策。

　　5、综合管控平台

　　为了实现整个监控系统的高效管理和运营，构建一个综合管控平台。该平台集成所有的数据源和分析结果，提供全面的监控和管理功能。通过数据的共享和开放，实现多部门、多业务的协同工作，提升机场的整体运营效率。

　　数据集成：集成所有的数据源，包括航班信息、ADS-B数据、滑行路线规划数据、车辆定位数据、视频流数据、激光雷达信息等。

　　分析结果展示：通过可视化方式展示分析结果，提供实时的监控和管理信息。

　　协同工作：实现多部门、多业务的协同工作，提升整体运营效率。

　　全景监控覆盖：实现机场飞行区域的全景无缝监控覆盖，确保每一个关键区域都在监控范围内。

　　保障节点提取与管理：实时提取并记录航班保障进程的关键时间节点，提升保障流程的透明度和管理效率。

　　违规预警智能分析：提供人群、车辆、特殊情况等场景的智能分析和监控，提升安全管理水平。

　　综合管控平台：集成所有数据源和分析结果，提供全面的监控和管理功能，实现多部门协同工作，提升整体运营效率。

　　通过上述顶层设计方案的实施，本项目将为机场提供一个高效、智能、全面的监控系统，提升机场的安全管理水平和服务质量。

　　取得成效：

　　决策成效

　　传统机场管理常常面临信息不对称、决策不精准的问题，导致运营效率低下和资源浪费。智慧机场通过引入大数据分析和人工智能算法，实现了对机场运营数据的实时监测、深度分析和预测，为管理者提供了全面、准确的决策支持，促进了机场管理的科学化和智能化发展。

　　1、实时监测与分析

　　通过实时数据采集和监测系统，能够准确捕捉机场运营的各类关键指标和数据点，如航班准点率、安全事件发生率等。系统通过大数据分析和实时算法处理，提供了多维度的数据可视化和报表分析，帮助管理者快速了解机场运行状态，发现潜在问题，并及时做出调整和决策。

　　2、预测和优化

　　通过数据驱动的预测模型和优化算法，实现了对未来运营情况的预测和规划。系统可以基于历史数据和实时输入，进行复杂的预测分析，如节假日客流预测、航班调度优化等，帮助机场管理者制定精准的运营策略和资源配置计划，提高了运营效率和资源利用效率。

　　服务成效

　　智慧机场融合技术革新与管理模式升级，借助先进信息技术与智能化系统，在安全管理、运营效率及旅客体验等方面实现显著突破，为航空运输业可持续发展注入新动能。本文将深入剖析其在各领域的赋能成果，探讨实际应用效果与未来发展潜力。

　　1、安全管理的提升

　　智慧机场在安全管理领域的应用成效显著。传统机场依赖人工巡逻与有限监控设备，难以实现全面覆盖和及时响应，在机坪飞行器与地面车辆监控等方面存在短板。智慧机场引入传感器技术、视频监控系统与人工智能算法，实现全面智能化安全管理。

　　(1)实时预警与响应

　　其安全管理系统可实时监测机坪的异常行为与风险，如飞机停留超时、非法闯入等情况，一旦触发条件，自动化警报系统即刻通知管理人员。实际数据显示，该系统能在安全事件发生前数分钟预警，大幅降低事故发生率。

　　(2)事后分析与优化

　　通过持续采集和分析数据，智慧机场可对安全事件复盘优化。以成都双流机场和西安咸阳国际机场为例，系统通过分析历史数据，成功排查多处安全漏洞，安全事件处理效率提升约 30%，应急响应与处置能力显著增强。

　　2、运营效率的优化

　　智慧机场有效解决了传统机场资源配置不均、流程繁琐、效率低下等问题。依托数据驱动的智能化系统与先进管理技术，机场运行效率与管理效能得以显著提升。

　　(1)智能资源调度

　　借助大数据分析与实时监控，智慧机场实现对机位、车辆、设备等资源的智能调度与优化配置，减少资源闲置与冲突，提升整体运营效率。

　　(2)流程优化与自动化

　　通过优化运营流程、引入自动化技术，智慧机场提升服务执行效率与质量。利用人工智能算法优化登机与行李处理流程，缩短操作时间、降低人为失误。数据显示，行李处理效率提升约 20%，行李遗失和延误风险显著降低，旅客满意度大幅提高。