机场滑行时间预测与告警：一种卷积神经网络方法
机器学习
2021-11-18 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种新颖的方法，用于预测并确定机场的平均滑出时间是否会在接下来一小时的运营中超过预定义阈值。该领域先前的工作仅专注于以逐航班为基础预测滑出时间，这需要大量工作以及从登机口到跑道滑行活动建模的数据。所提出的基于计算机视觉的模型直接从地面雷达信息中以最小化处理进行学习，其整合机场地面数据的方式使得自适应特定信息（例如跑道构型、滑行过程中飞机的状态）由人工智能（AI）隐式且自动地推断。
引用
@article{arxiv.2111.09139,
title = {Airport Taxi Time Prediction and Alerting: A Convolutional Neural Network Approach},
author = {Erik Vargo and Alex Tien and Arian Jafari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09139},
year = {2021}
}