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基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型

北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1491-1499页

作者：牛国臣王晓楠中国民航大学机器人研究所天津300300 中国民航大学民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,... 详细信息

感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,利用混合空洞卷积对初始特征进行强化,并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割,在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明:在具有挑战性的BDD100K数据集中,所提模型在任务精度和总体计算效率方面优于其他多任务模型。

关键词：注意力机制多任务学习自动驾驶目标检测混合空洞卷积

基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测

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北京航空航天大学学报 2024年第4期50卷 1117-1128页

作者：冯霞桑潇左海超中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型... 详细信息

航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类型属性嵌入特征编码和数值型属性拼接的方法实现航空安全事件数据的特征表示;综合考虑错分比例和固定代价设计代价敏感矩阵和代价敏感损失函数,构建基于代价敏感深度神经网络(CSDNN)的基分类器模型;采用硬投票方法,集成多个参数不同、性能各异的基分类器,构建航空安全事件风险等级预测模型。在航空安全事件报告系统(ASRS)数据集上的实验结果表明:相比基准算法,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了4.51%;相比单个CSDNN基分类器,所提ECSDNN模型的预测准确率提升了3.17%。验证了基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测方法的有效性。

关键词：航空安全风险等级预测嵌入特征编码代价敏感深度神经网络集成学习

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通信延迟下车辆协同感知的3D目标检测方法

计算机工程与应用 2024年

作者：卢敏胡振宇民航智慧机场理论与系统重点实验室中国民航大学计算机科学与技术学院

针对车辆协同感知3D目标检测在通信延迟条件下精度较低的问题，提出一种通信延迟下车辆协同感知的3D目标检测方法。首先设计时空预测模块，提取通信延迟车辆历史感知特征序列中的时空特征，以预测当前时刻的感知特征，然后基于预测特征... 详细信息

针对车辆协同感知3D目标检测在通信延迟条件下精度较低的问题，提出一种通信延迟下车辆协同感知的3D目标检测方法。首先设计时空预测模块，提取通信延迟车辆历史感知特征序列中的时空特征，以预测当前时刻的感知特征，然后基于预测特征构建感知融合模块，利用注意力机制动态融合感知特征，以降低预测误差影响，提高检测精度。本文方法在OPV2V、V2XSet和V2V4Real数据集上进行实验，与Where2Comm、V2VNet等主流协同感知方法相比。实验结果表明，在所对比的方法中，Where2Comm在不同延迟下的3D目标检测平均精度最优，该方法相比Where2Comm在400ms下的平均精度分别提高了5.9％、3.9％和1.5％。

关键词：协同感知 3D目标检测通信延迟时空序列预测注意力机制特征融合

融合CBAM注意力机制与可变形卷积的车道线检测

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北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2150-2160页

作者：胡丹丹张忠婷牛国臣中国民航大学机器人研究所天津300300 中国民航大学民航智慧机场理论与系统重点实验室天津300300

为满足自动驾驶及汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)对车道线检测准确性和实时性的要求,提出一种融合卷积块注意力机制(CBAM)与可变形卷积网络(DCN)的车道线检测方法CADCN。在特征提取模块中嵌入CBAM注意力机制,增强有用特征并抑制无用特征响... 详细信息

为满足自动驾驶及汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)对车道线检测准确性和实时性的要求,提出一种融合卷积块注意力机制(CBAM)与可变形卷积网络(DCN)的车道线检测方法CADCN。在特征提取模块中嵌入CBAM注意力机制,增强有用特征并抑制无用特征响应;引入可变形卷积替换常规卷积,用带偏移的采样学习车道线的几何形变,提高卷积核的建模能力;基于行锚分类思想,对行方向上的位置进行选择和分类分析,预测车道线的位置信息,提高车道线检测模型的实时性。在车道线公开数据集上对所提CADCN方法进行训练及验证,在满足实时性的情况下,CADCN方法在TuSimple数据集上准确率达到96.63%,在CULane数据集上综合评估指标F1平均值达到74.4%,验证了所提方法的有效性。

关键词：车道线检测特征提取注意力机制可变形卷积网络行锚分类

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基于视频图像的机场跑道侵入检测技术研究

基于视频图像的机场跑道侵入检测技术研究

作者：李明中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着飞行流量的日益增加,航空业务的规模不断扩大,航空器起降架次也在大幅增长,跑道作为航空器运行的重要设施,其安全性一直是民航安全的重点。同时随着远程塔台和全景机场监控系统等新概念的提出,自动检测跑道侵入的问题亟待解决。本... 详细信息

随着飞行流量的日益增加,航空业务的规模不断扩大,航空器起降架次也在大幅增长,跑道作为航空器运行的重要设施,其安全性一直是民航安全的重点。同时随着远程塔台和全景机场监控系统等新概念的提出,自动检测跑道侵入的问题亟待解决。本文结合机场现有视频监控系统针对跑道侵入检测问题,优化了基于视频图像的机场跑道侵入检测技术。首先,本文采用YOLOv5作为跑道侵入目标检测的基准算法,针对YOLOv5应用于跑道侵入检测所存在的模型参数量大,运行速度慢,难以满足机场跑道侵入长期实时检测的需求等问题,采用轻量化网络Shufflenetv2作为YOLOv5的主干网络,并且针对目标检测任务的需求对Shufflenetv2网络的基本单元进行优化,以更加适应机场环境下跑道侵入的目标检测。基于华东某机场的运行视频画面对改进后的网络模型进行实验验证,实验结果显示,改进后的目标检测模型在保持与原YOLOv5网络相当的目标检测精度的同时,模型的参数量为原来的1/18,模型的大小仅为1.03M,在GPU环境下FPS(Frames Per Second)提升了20.8%,在CPU环境下FPS提升了234.6%。其次,本文采用Deep Sort算法作为航空器目标跟踪的基准算法,由于目标跟踪算法的引入将会导致系统运行速度的降低,为了保证运行的实时性以及适应机场环境下的航空器目标跟踪任务,对Shufflenetv2网络结构进行优化。将优化后的网络模型作为Deep Sort的目标重识别网络,重新训练特征提取网络用于跑道侵入检测的目标跟踪,并进行实验验证。实验结果表明,改进后的目标重识别网络ACC(Accuracy)和LOSS都优于Deep Sort的原目标重识别网络,并且相较于原网络模型MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)和MOTP(Multiple Object Tracking Precision)也均有所提升,模型平均处理时间降低了25.64%,保证了引入目标跟踪算法的系统能够满足实时性的要求。最后,本文通过分析华东某机场单目视频采集系统的安装位置、布局和角度,建立坐标转换模型和测距模型,对航空器与跑道中心线的距离进行准确测量,并根据地面保护区的要求设置合适的安全阈值进行跑道侵入的检测。实验结果显示在1:400的模拟环境下,航空器距跑道中心线11cm、18cm和43cm的测距平均误差分别为0.02cm、0.01cm和0.01cm,不同情境下跑道侵入检测综合准确率为96%。本文的研究成果可为基于视频图像的跑道侵入检测技术提供一定的理论支持和实验依据。

关键词：跑道侵入目标检测目标跟踪 Shufflenetv2 单目测距

通航飞机油电混合动力系统设计与性能仿真研究

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通航飞机油电混合动力系统设计与性能仿真研究

作者：张彦昌中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

“双碳”战略背景下,为了实现节能环保、提高燃油经济性和推动可持续发展等多方面目标,从传统燃油飞机到纯电飞机的跨越过程中,混合动力起到了承前启后的角色,油电混合动力飞机采用发动机和电动机两种动力装置组合作为飞机的动力装置,... 详细信息

“双碳”战略背景下,为了实现节能环保、提高燃油经济性和推动可持续发展等多方面目标,从传统燃油飞机到纯电飞机的跨越过程中,混合动力起到了承前启后的角色,油电混合动力飞机采用发动机和电动机两种动力装置组合作为飞机的动力装置,这种类型的动力装置结合了传统发动机高功率密度和电动机的低排放、高效率的特点,使得混合动力飞机能够在各种飞行工况下实现较低的燃油消耗和较高的性能表现。本文聚焦于通航飞机混合动力系统的设计与性能仿真研究。论文首先阐述了研究的背景和意义,同时分析了国内外混合动力技术的发展现状。其次,论文分析了混合动力系统的结构类型,重点阐述了并联式油电混合动力系统的结构和工作原理。基于对并联式油电混合动力飞机动力需求的分析,确定了以“DA40机型”为装机对象,重新设计了一套并联式油电混合动力系统代替原来的动力系统,并通过工程计算对新型动力装置部件进行参数确定与匹配,包括发电机、发动机、螺旋桨、驱动电机和蓄电池的选型,结合模糊控制策略和电机辅助控制策略,考虑到飞机飞行工况的单一性制定了人工标定的电机辅助控制策略。然后,对混合动力飞机进行性能仿真模拟分析,包含滑跑、爬升、平飞等多种工况,并使用MATLAB的Simulink功能模块进行仿真。结果显示,相同重量的动力装置,在海平面起飞,天气良好无风且环境温度均为15℃的条件下,混合动力飞机比原机型滑跑距离缩短18.7%;爬升到3000米任务高度,混合动力飞机比原机型爬升时间节约51.4%;滑跑起飞并爬升到高度1000米,混合动力飞机相比原机型可以节约67.8%的油量。仿真表明,混合动力飞机各项性能均优于原机型,且随着起飞机场海拔的升高,混合动力飞机优势更加明显。最后,对原机型动力部件和装机的混合动力部件进行了缩比实验,包括实验设备的组成和滑跑阶段、爬升阶段以及平飞阶段的两种动力装置的螺旋桨功率进行实验,结果与仿真结果一致。本文研究为通航飞机油电混合动力系统的设计和性能仿真提供了理论基础和实践指导,对未来混合动力技术在通航领域的广泛应用和发展具有一定参考意义。

关键词：混合动力电机发动机选型性能仿真实验验证

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逆风影响下最后进近阶段飞机尾涡危险区研究

逆风影响下最后进近阶段飞机尾涡危险区研究

作者：蒋倩兰中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

尾涡是飞机飞行时的副产物,不仅对后续飞行的飞机有重大威胁,还限制了机场效率和跑道容量的提升。特别是在最后进近阶段中,为了确保飞行的安全,前后跟随进近的航空器之间必须维持适当的尾流间距。然而,当遇到较大的逆风时,飞机的地速会... 详细信息

尾涡是飞机飞行时的副产物,不仅对后续飞行的飞机有重大威胁,还限制了机场效率和跑道容量的提升。特别是在最后进近阶段中,为了确保飞行的安全,前后跟随进近的航空器之间必须维持适当的尾流间距。然而,当遇到较大的逆风时,飞机的地速会降低,同时飞机的尾涡耗散得更快。如果两架飞机仍然保持不小于固定距离标准的间隔飞行,那么两机的着陆时间间距将会扩大,使得每小时进场的飞机数量下降,影响机场的运行效率。在保障安全的同时,如何在大逆风条件下缩短两机之间的着陆时间间隔,提升航班进场效率已经成为行业关注的重点。本文以逆风环境影响下最后进近阶段飞机尾涡为研究对象,通过建立激光雷达尾涡实地探测识别模型,对前机尾涡的演化特性、前机尾涡对后机造成的危险区域进行了系统性研究。主要工作包括:首先,根据激光雷达探测原理和尾涡特性确定激光雷达飞机尾涡扫描模式。对国内机场风速进行统计分析,选取胶东机场开展激光雷达飞机尾涡实地探测试验,完成数据采集与分析,建立表征逆风条件下最后进近阶段飞机尾涡信息的多源融合数据库。然后,在飞机尾涡的有效识别方面,提出一种基于小波频谱的卷积神经网络识别方法(CWT-CNN)。该方法通过小波变换对原始激光雷达尾涡数据进行特征提取,并利用卷积神经网络进行尾涡识别。对在胶东机场采集的多源融合数据进行了实验,并与传统方法进行对比。实验结果表明,相比传统方法,本文算法具有更优的识别效能。最后,在后机遭遇前机尾涡风险评估方面,提出一种基于激光雷达技术的尾涡危险区域评估方法。该方法通过反演尾涡特征参数,结合飞机空气动力响应特性确定不同逆风下前机尾涡对后机造成危险的区域,分析逆风对尾涡危险区域的影响。以胶东机场RECAT-CN分类下的典型机型组合为例,计算了尾涡危险区并可视化其动态演化过程,统计计算了尾涡危险区的持续时间,据此确定了两机的着陆时间间隔。实验结果表明,该方法可以有效评估实际背景风场下的后机遭遇尾涡危险区域。本研究验证了逆风加速尾涡耗散,后机即使误入前机尾涡区域并不代表飞机处于不安全状态,飞机仍然可控,提出可以通过时间间隔来控制两机间隔,提高单位时间内的着陆航班量,为机场推行基于时间的动态尾流监控系统和提升进场效率提供理论依据和参考。

关键词：逆风进近阶段激光雷达尾涡识别尾涡危险区尾流间隔

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结合图对比学习的多图神经网络会话推荐方法

计算机科学 2024年第5期51卷 54-61页

作者：卢敏原子婷中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 智慧机场理论与系统民航局重点实验室天津300300

会话推荐根据匿名用户短期内的交互数据预测下一个交互物品。针对会话中物品少、物品长尾分布等特性,现有基于图对比学习的会话推荐模型提出对会话内物品采用随机裁剪、扰动等方式构造正负样本。然而,上述随机退出策略进一步缩减较短会... 详细信息

会话推荐根据匿名用户短期内的交互数据预测下一个交互物品。针对会话中物品少、物品长尾分布等特性,现有基于图对比学习的会话推荐模型提出对会话内物品采用随机裁剪、扰动等方式构造正负样本。然而,上述随机退出策略进一步缩减较短会话中的可用物品,使得会话更加稀疏,引起会话兴趣学习偏差。为此,提出了结合图对比学习的多图神经网络会话推荐方法。其核心思想是:在物品局部图、物品全局图等上提取融入物品局部和全局的高阶邻域物品表示,并生成物品级的会话表示,然后设计会话-会话图并学习会话级的会话表示,最后递归利用不同级别会话兴趣生成正负样本对,通过对比学习机制增强会话兴趣区分性。与退出策略相比,所提模型保留了完整的会话信息,实现了真正的数据扩充。在两个基准数据集上进行了大量实验,结果表明,该算法的推荐性能远优于主流基线方法。

关键词：会话推荐图对比学习图神经网络会话兴趣正负样本

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航空货物搬运机器人运动分析与轨迹规划

机械设计与研究 2024年第3期 75-80+86页

作者：张攀曾怡炜张威刘晋旺中国民航大学航空工程学院民航智慧机场理论与系统重点实验室中国民航航空地面特种设备研究基地中国民航大学安全科学与工程学院

以航空货物搬运机器人为对象，对其进行了本体结构的分析，建立了相应的运动学模型进行验证。通过对机器人工作空间的建模求解，确定了航空货物搬运区域的最优布局。针对航空货物搬运的任务需求，提出了使用七次多项式插值法来规划机器... 详细信息

以航空货物搬运机器人为对象，对其进行了本体结构的分析，建立了相应的运动学模型进行验证。通过对机器人工作空间的建模求解，确定了航空货物搬运区域的最优布局。针对航空货物搬运的任务需求，提出了使用七次多项式插值法来规划机器人的末端轨迹，并设定了加加速度为优化目标，结合改进鲸鱼优化算法对此插值法进行了优化。利用MATLAB进行了仿真计算，并在实地实验平台进行了实验验证。通过仿真和实地实验，证实了该研究所提出的方法能有效地提高机器人的运动稳定性并满足设计要求。

关键词：货物搬运机器人运动学模型工作空间轨迹规划鲸鱼算法