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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

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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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

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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

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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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融合多源时空信息鸟瞰图的未来实例分割预测

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：冯霞陈爽卢敏左海超中国民航大学计算机科学与技术学院民航智慧机场理论与系统重点实验室中国民航大学科技创新研究院

针对现有实例分割存在的难以识别被遮挡对象、对噪声和视角鲁棒性不够等问题，本文提出了一种融合多源时空信息的场景细粒度鸟瞰图生成方法（MSTFB），基于栅格化场景鸟瞰图，采用自注意力机制融合时序鸟瞰图特征，采用时空跨域卷积网... 详细信息

针对现有实例分割存在的难以识别被遮挡对象、对噪声和视角鲁棒性不够等问题，本文提出了一种融合多源时空信息的场景细粒度鸟瞰图生成方法（MSTFB），基于栅格化场景鸟瞰图，采用自注意力机制融合时序鸟瞰图特征，采用时空跨域卷积网络捕获实例间相对位置并聚合多尺度特征，得到场景细粒度鸟瞰图。在此基础上，提出了一种融合时序编码和样本特征的鸟瞰图实例分割预测方法（ESF-BISP），采用ConvGRU对历史帧进行时序语义编码得到时序特征，采用CVAE生成当前帧细粒度鸟瞰图的状态特征分布并采样样本特征，采用GMM融合鸟瞰图时序特征和样本特征，解码得到未来帧场景细粒度鸟瞰图。在公开数据集nuScenes上的实验结果表明，MSTFB方法和基准算法LSS相比，车辆分割IoU指标提升了7.09%，能有效分割远端车辆和被遮挡车辆；ESF-BISP能更好地捕获场景中动态实例的变化，无论是用于实例分割还是用于未来实例分割预测，性能都显著优于基准算法。

关键词：计算机应用技术实例分割预测鸟瞰图时序编码多视角图像时空跨域卷积网络

湿滑道面飞机牵引滑行系统纵向动力学建模与制动性能研究

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航空学报 2024年

作者：祝恒佳齐凯王立文张威中国民航大学航空工程学院中国民航大学科技创新研究院中国民航大学安全科学与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

飞机地面作业可分为低速（小于6节，约11.11km/h）、中速（6-14节）、高速（大于14节，约25.93km/h）三类，相比于传统的低速飞机牵引作业，新一代无杆飞机牵引滑行模式下牵引速度可达到40km/h，道面湿滑对高速飞机牵引滑行系统制动性... 详细信息

飞机地面作业可分为低速（小于6节，约11.11km/h）、中速（6-14节）、高速（大于14节，约25.93km/h）三类，相比于传统的低速飞机牵引作业，新一代无杆飞机牵引滑行模式下牵引速度可达到40km/h，道面湿滑对高速飞机牵引滑行系统制动性能的影响不可忽视。采用伪流动动压轴承作用等效反映轮胎-水膜-道面相互作用，结合任意压力分布函数提出Lugre轮胎滑水动力学模型。针对AM210无杆飞机牵引车轮胎开展湿路面附着性能试验，对Lugre轮胎滑水动力学模型进行参数辨识。基于Matlab/Simulink和Adams/View建立Lugre轮胎滑水动力学模型和无杆牵引滑行系统的动力学联合仿真模型。采用模糊PID最优滑移率控制方法并考虑道面振动激励，对比研究湿滑与干燥道面下飞机牵引系统的制动性能。结果表明，湿滑道面轮胎动载荷小于干燥道面，轮胎抓地性能随水膜厚度增大而降低，在40km/h的初始制动速度下A级、C级1mm水膜随机道面的制动距离比干燥道面结果分别增加了30.9%、31.3%，对应工况下1mm水膜道面的制动距离比0.5mm水膜道面结果分别增加了2.7%、2.5%。本文的研究结果可为湿滑道面工况下飞机牵引滑行作业中的制动安全预测提供理论基础。

关键词：无杆飞机牵引滑行系统无杆飞机牵引车湿滑道面轮胎动力学模型制动动力学

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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