面向智能视频监控的空中交通管制员图像分割

为解决复杂场景下空中交通管制员检测与分割精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于掩码区域卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Networks, Mask R-CNN)的管制员图像分割模型ATC Mask R-CNN(ATC Mask Region-based Convolutional Neural Networks)。首先,构建管制员监控图像数据集(ATC Monitor Image Dataset, AMID)并用于模型训练、测试;其次,在主干网络中引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module, BAM)以增强管制员特征提取,采取改进的柔性非极大值抑制算法(Soft Non-maximum Suppression, Soft-NMS)替代NMS算法进行候选框选取,提高对遮挡目标的检测分割;最后,基于AMID进行管制员图像分割试验。结果显示:ATC Mask R-CNN的精确率、召回率和平均精度分别为96.49%、95.62%和88.84%,表明了该方法的有效性。与Mask R-CNN相比,ATC Mask R-CNN有效降低了复杂场景的不利影响,更适用于管制员工作场景,可以为管制大厅安全管理自动化应用提供技术支撑。

基于BP神经网络的空中交通管制员疲劳风险研究

为有效识别、防控管制员疲劳风险,突破以往疲劳风险识别与评估方法中的模糊性,尝试结合管制工作特点设计可量化的方法,以对管制员疲劳风险的管理提供更加精确客观可靠的评价.构建影响管制员疲劳风险程度的评估指标体系,对管制员疲劳风险程度进行等级划分;选择了适宜作为管制员疲劳风险等级评估方法的BP神经网络模型对管制员疲劳风险等级进行可量化的评估,设计管制员疲劳风险等级评估调查问卷,在国内某塔台范围内展开问卷调查,分析归纳问卷数据,选择并运用数据训练验证了BP神经网络模型,得到了相应的参数和结果,与管制员疲劳的主观自评疲劳估值项比较,定量验证了模型的准确性.

空中交通管制安全风险预警决策模式研究

为了更有效地预测空中交通管制安全风险,提高预警信号的准确性,探讨了预警管理中存在的问题。从漏报和虚报防范的角度出发,设计预警决策模型,并对决策对象进行分析,提出以预警诊断方法为基础的决策选择,以期达到更有效的预警效果。预警决策是空中交通管制的核心,为空中交通管制提供了一种全新的思路,能够有效地应对各种变化。

空中交通管制中相似航班号解决策略探究

在繁忙时段或繁忙扇区,同一管制员可能会连续指挥多架具有相似航班号的航空器,受通信波道质量不佳或语言发音等影响,极易造成陆空通话双方误听、误复诵、误操作,增加了双方的工作负荷,对飞行安全产生较大威胁。本文将结合相似航班号的概念和分类,通过相关案例,分析相似航班号对飞行安全的影响,提出解决相似航班号问题的建议,以便降低运行风险,更好地保障飞行安全。

基于SHEL模型和神经网络的空中交通管制风险预警研究

空中交通管制安全是确保飞行安全的重要因素。为提高空中交通管制系统的安全性,依据风险管理理论,建立了空中交通管制风险预警模型。根据SHEL模型对风险因素进行分析,建立了风险预警指标体系,在指标体系基础上引入神经网络评估方法,构建了空中交通管制风险预警模型,最后选取某基层空管机构数据样本,实现了预警模型的训练与检测。实例表明,预警结果与实际评价结果相吻合,达到了所需的精度。

空中交通管制扇区复杂度评估研究

基于航空器架次的空域容量评估方法不能精确反映管制工作负荷,通过交通复杂性评估空域系统服务能力是目前空中交通管理领域的研究热点.本文在采用接近度、接近率等指标研究航空器迫近效应的基础上,提出冲突解脱指数,综合建立了航空器间的内禀复杂度计算模型.以该模型为核心,提出了单航空器扰动的扇区复杂度和扇区区域分布复杂度计算方法,设计了空域复杂度的可视化表示方法,对精确把握扇区服务能力提供支持.仿真结果表明,基于扇区复杂度的空域系统服务能力模型相比基于架次的评估模型更能反映交通态势的微观特征,为有效实施空中交通管理提供了科学依据.

基于BP网络的空中交通管制运行品质评价

为改善空中交通管制运行品质综合评价方法,建立了包括空中交通流密度、运行安全性能、运行效率性能及管制员工作负荷的通用评价指标体系;基于BP(back propagation)网络模型给出了运行品质分类评价的人工智能方法.针对成都终端管制区域平行双跑道隔离运行模式,采集60个典型样本进行网络训练测试,确立了拓扑结构为12-7-5型的BP网络模型,并应用于对40个检验样本的分类评价.经与主成分分析法比对,2种综合评价方法所得出的评价结果基本一致.

空中交通管制仿真系统飞行仿真模型建模与实现

为了提高空中交通管制仿真系统仿真度,重新构建了一种简洁实用的航空器模拟飞行模型,包括航空器性能参数、飞行规则参数和飞行过程模拟参数的建立,航空器各种主要飞行过程的建模,气象情况对飞行的影响仿真;这些仿真方法在航空器参数设计、地面运动、上升/下降、加/减速模拟等方面均考虑了多种飞行影响因素,最后提出一种利用真实航迹数据建模的方法,并给出了此种方法的结果。通过在空中交通管制仿真系统的应用,证明本模型有良好的仿真度。这个仿真模型还可应用于管制程序的分析、飞行计划预演调控、交通流量评估和机场建设预估等方面。

终端区空中交通管制运行品质综合评价

为定量评价繁忙终端区空中交通管制运行品质,以成都终端区为研究对象,针对单跑道终端区,建立了包括管制业务量、安全性能、效率性能、工作负荷及交通拥挤度的管制运行品质定量评价指标体系.根据专家意见选取20个相对独立的指标,给出了基于主成分分析法的综合评价方法.采集覆盖一周每日繁忙时段10:00～22:00的84个样本,得到各时段的管制运行品质综合评价结果.经K-均值聚类分析及实际运行表明,本文方法可行,评价结果与实际情况相符.评价结论为终端区的运行策略优化提供了依据.

Reason模型在空中交通管制中的应用

指出了Reason模型及人的因素分析与分类系统的不足,提出对Reason模型进行修正的思路;结合中国民航业的实际情况,构建了空中交通管制不安全事件的分析框架;对防御系统失效、不安全行为、不安全行为的条件、管理失效4个层次的缺陷进行了论述,并给予详细的实证分析。研究有助于调查分析民航空管行业不安全事件中的原因以及为空管安全管理中的危险识别提供依据。

基于事件的空中交通管制员情境意识的测量

目的提出基于事件的空中交通管制员情境意识的测量方法。方法采用少与多航空器条件下的雷达管制模拟任务,综合利用这种新的测量方法、情境意识主观评定、心理负荷评定、飞行冲突数等指标,检验基于事件的情境意识测量方法的敏感性与效度。结果在少与多航空器条件下,被试者对高度请求事件觉察的快慢存在显著差异;在多航空器条件下,该方法测量的情境意识对管制过程中出现的飞行冲突量具有预测作用;在少航空器条件下,该方法测量的情境意识与主观评定测到的情境意识呈负相关,与实时管制负荷评定正相关,但是都不显著。结论基于事件的情境意识测量方法符合主流的情境意识定义,具有良好的敏感性、诊断性和预测效度、无干扰性,但是该方法的构念效度仍需要进一步检验。

空中交通管制员疲劳状态实时监测方法的实现

在综合比较已有疲劳监测方法的基础上,结合空中交通管制岗位的特性,提出了基于面部特征识别的空中交通管制员疲劳状态实时监测方法,并讨论了其实现过程。首先从精确程度和可应用性两个角度对现有的疲劳监测方法进行了定性评价,确定了适合空中交通管制岗位的疲劳状态实时监测方法;然后讨论了基于面部特征识别的疲劳状态监测方法原理,设计了初步的疲劳监测指标,并通过试验确定了最终指标及其判定阈值;最后探讨了方法实现的可行性与实现流程,并对空中交通管制员疲劳状态实时监测与告警原型系统进行了初步功能设计。研究结果表明将基于面部特征识别的疲劳状态实时监测方法应用于空中交通管制岗位是适用、可行的,在此基础上进一步开发的疲劳监测系统将可为空中交通疲劳风险管理提供有力的支持。

基于ST-GCN的空中交通管制员不安全行为识别

为预防和监督空中交通管制(ATC)工作中的违章行为,利用智能视频分析技术,研究适用于管制员坐姿工作的不安全行为识别模型。首先,分析管制员不安全工作行为的隐蔽性特征,总结5种典型管制员不安全行为,包括伸懒腰、瞌睡、低头入睡、歪头入睡和半躺入睡,并构建管制员不安全工作状态视频数据集(CUWS);其次,提出一种能描述管制员坐姿的骨架关键点拓展算法,基于时空图卷积网络(ST-GCN)搭建适用于管制员坐姿与腿部遮蔽情况下的不安全行为识别模型ATC-ST-GCN,并给出管制员不安全行为识别的工作流程;最后,利用CUWS数据集进行ATC-ST-GCN模型的训练和测试,并利用管制室实际监控视频开展验证试验。结果表明:该模型能够在有限验证数据集上实现5种典型不安全行为识别,准确率达到93.65%。试验结果证明该模型具有一定的科学性与有效性。

空中交通管制员认知可靠性研究

针对空中交通管制员人因失误问题,首先分析了管制员人因失误的类型,然后利用核工业领域中的认知可靠性(HCR)理论对管制工作中的典型人机界面进行了研究。在DRS-98雷达模拟机上采集了短期冲突(STCA)告警环境下管制员反应时间,并利用SPSS软件进行数据分析,得出了不响应概率与规范化响应时间的概率分布拟合曲线。结果表明,在STCA告警界面下不响应概率与规范化响应时间服从3参数的威布尔分布,验证了HCR理论在空中交通管制领域的适用性。

交通复杂度因素对空中交通管制员脑力负荷与情境意识的影响

采用雷达管制模拟任务,综合考察两个交通复杂度因素:管制扇区内航空器的动态变化特性,如飞行速度、飞行高度与航向的变化,以及扇区内的航空器数量,及其交互作用对管制员作业表现的影响。结果表明,同管制扇区内航空器的数量一样,航空器的动态变化特性也会显著增加管制员的脑力负荷,降低管制员的情境意识,导致管制员化解冲突的时间延长。研究结果提示,随着飞行流量的稳步增长及空中交通动态变化特性的日趋增强,在采用流量管理、扇区的灵活划分及自由飞行等策略时,应充分考虑航空器数量之外的一些交通复杂度因素。

紧急情况下空中交通管制员心理偏差影响因素分析

为减少紧急情况下空中交通管制员决策时产生的心理偏差,保证航空器安全运行,通过对管制员的工作任务分析,设计紧急情况下管制员心理偏差影响因素调查问卷。利用Logit模型,分析问卷结果,得出影响管制员心理偏差的4个内部显著性因素分别为:发生事故或事故征候的后果是否严重、事件发生后能否准确预测发展趋势、是否熟悉紧急情况处理程序和管制工作压力是否过大,3个外部显著性因素分别为:工作环境是否嘈杂、单位是否经常进行特情处理训练、工作中是否处理与工作无关的事情;并分析显著性影响因素对管制工作的影响。

空中交通管制员胜任力模型及其影响关系分析

为揭示空中交通管制员胜任力结构及其元素对体系的影响关系,首先通过问卷分析建立管制员胜任力模型,然后结合三角模糊数、决策试验与评价实验室法构建胜任力影响关系图以分析各元素间的影响关系,最后模拟胜任力元素对体系的影响关系。结果表明:胜任力模型由元胜任力、社会胜任力、认知胜任力、职能胜任力构成,共15项指标;元胜任力影响社会胜任力与认知胜任力,这三者又共同影响职能胜任力,社会胜任力对认知胜任力也具有一定影响;按对胜任力体系影响大小排列依次为元胜任力、认知胜任力、社会胜任力、职能胜任力;按变化的难易程度排列依次为元胜任力、社会胜任力、认知胜任力、职能胜任力。管制员胜任力模型及其影响关系能为管制员安全管理中的人员资质能力建设提供一定的参考。

空中交通管制中改进型冲突探测算法研究与应用

航路区飞行中的冲突探测由于误差的存在,决定了只能采用基于概率的冲突探测算法。文章对基于布朗运动的二维冲突概率算法进行了仿真分析,得出各种因素对冲突概率的影响效果。在此基础上对算法进行了三维扩展,给出了实际应用的流程。该改进型算法已经实际应用于空中交通管制指挥监测系统(ATCCMS)中,运行结果表明改进型算法是满足有效性和实时性要求的。

空中交通管制安全风险预警决策模式

针对空中交通管制安全风险预警管理中,如何实现有效预警,提高预警信号输出精度的实际问题,引入决策理论,探讨预警管理中存在的决策问题。从漏警、虚警防范的层面,定义预警决策的内涵,设计预警决策模式,并对预警决策模式运行中需要重点关注的决策对象进行了分析,指出指标体系再构、阈值界定,及以预警诊断方法为集合的决策器选择,是预警决策模式的主要工作导向,从而为空中交通管制预警管理理论导入新的研究内容。

基于交互指标的空中交通管制员工作负荷实时测量方法研究

管制员工作负荷影响着空中交通的安全和效率,视觉观察和语音通话作为管制员最常使用的交互手段,其对应的交互指标可以用于实时测量空中交通管制员工作负荷。利用眼动指标之间的共线性,使用因子分析方法建立综合评价因子,在保证信息完整度的前提下对评价指标进行降维处理,并以NASA-TLX量表所得主观负荷值为因变量、综合因子和语音交互指标为自变量建立回归分析模型,利用该模型综合评价空中交通管制员工作负荷,以为客观实时有效地测量管制员工作负荷提供方法借鉴。