[发明专利]航班地面保障作业流程的监控方法、装置及监控系统在审

专利信息
申请号: 201911210541.6 申请日: 2019-12-02
公开(公告)号: CN110662007A 公开(公告)日: 2020-01-07
发明(设计)人: 简梦雅;陶杰;刘胜云 申请(专利权)人: 杭州云视通互联网科技有限公司
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;G06K9/00;G06Q10/10;G06Q50/30
代理公司: 33235 杭州华知专利事务所(普通合伙) 代理人: 张德宝
地址: 311100 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 地面保障作业 目标航空器 目标动作 目标对象 图像帧 航班计划信息 流程节点监控 航班 监控视频流 目标摄像头 监控系统 人工参与 重复执行 监控
【说明书】:

发明提供了一种航班地面保障作业流程的监控方法、装置及监控系统,其中,该方法包括:根据航班计划信息确定目标航空器以及待监控的地面保障作业流程;重复执行以下步骤直至确定地面保障作业流程的所有节点已执行:步骤一,根据地面保障作业流程的当前节点,确定目标对象以及目标动作;步骤二,在目标摄像头的监控视频流的图像帧中识别目标航空器和目标对象;步骤三,基于不同时刻的图像帧中目标航空器和目标对象的状态信息,确定是否已执行目标动作;步骤四,如果确定已执行目标动作,确定当前节点已执行,并将下一节点作为当前节点。通过本发明,解决了相关技术中的航班流程节点监控方法需要人工参与、操作繁琐的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理领域,具体而言,涉及一种航班地面保障作业流程的监控方法、装置及监控系统。

背景技术

随着民航市场不断增长,机场普遍面临着容量饱和或超负荷运转,客运货运增长越来越快,航空器的地面保障效率问题日益凸显,航空器到达地面后,机场AOC中心及相关部门如何快速获取航空器进场节点状态,确保航班地面保障快速、高效、安全的进行,通过人工智能自动化进行全流程的数据采集及大数据智能分析,得到越来越广泛的应用。

目前视频分析、人工智能、大数据等本发明的核心技术已经在各行各业应用非常成熟、在医疗领域的智能CT技术就是基于视觉分析+深度学习+人工智能+大数据分析的应用,在视频分析应用还有人脸识别、车辆识别等相当成熟的技术应用,这些技术在机场领域也有深入的应用例如深圳宝安机场的“未来机场”项目其中主要就是利用大数据、云计算、人工智能、视频分析、深度学习等技术构建更具智慧的机场、如智能行李分析、人脸差异化安检、航班自动排序等。

目前的航班全流程采集系统,包括以下几种:

1、人工节点采集,人工记录对讲通知AOC中心方式。

2、通过手持终端设备进行人工采集,数据自动回传AOC中心方式。

现有的智能采集管理系统,能基于人工操作电子设备进行数据的存读使用,但仍然是人工记录为主,功能简单,缺失自动数字化,目前的采集方式是技术的过渡方式。

针对相关技术中存在的上述问题,目前尚未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明提供了一种航班地面保障作业流程的监控方法、装置及监控系统,以至少解决相关技术中的航班流程节点监控方法需要人工参与、操作繁琐的技术问题。

本发明提供了一种航班地面保障作业流程的监控方法,包括:根据航班计划信息确定目标航空器以及待监控的地面保障作业流程;重复执行以下步骤直至确定地面保障作业流程的所有节点已执行:步骤一,根据地面保障作业流程的当前节点,确定目标对象以及目标动作,其中,目标动作为目标航空器与目标对象的相对动作;步骤二,在目标摄像头的监控视频流的图像帧中识别目标航空器和目标对象;步骤三,基于不同时刻的图像帧中目标航空器和目标对象的状态信息,确定是否已执行目标动作;步骤四,如果确定已执行目标动作,确定当前节点已执行,并将下一节点作为当前节点。

进一步地,根据航班计划信息确定目标航空器,包括:根据航班计划信息确定目标航空器的编号;在目标摄像头的监控视频流的图像帧中识别目标航空器,包括:在图像帧中识别是否存在航空器;在确定存在航空器的情况下,在图像帧中识别航空器类型和/或机身标识;根据识别出的航空器类型和/或机身标识确定航空器是否为目标航空器。

进一步地,在目标摄像头的监控视频流的图像帧中识别目标航空器和目标对象监控视频流之前,该方法还包括:根据航班计划信息确定机位;在多个摄像头中选择针对机位的摄像头,以确定目标摄像头。

进一步地,目标对象为以下之一:地面划线、舱门、车辆、廊桥、地面标志物。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州云视通互联网科技有限公司,未经杭州云视通互联网科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911210541.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top