Classi-Fly：基于机器学习利用开放数据推断飞机类别
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2020-08-06 v2 信息检索
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摘要
近年来，空中交通通信数据已变得易于获取，使得许多领域的新研究成为可能。利用这一新数据源，涌现出从天气预报到股市预测，或收集军方与政府动向信息等各种应用。通常这些应用需要了解飞机的元数据，特别是其运营商与飞机类别。armasuisse Science + Technology（瑞士武装部队的研发机构）一直在开发 Classi-Fly，一种基于飞机运动模式获取飞机元数据的新方法。我们使用通过开源手段收集的数十万次航班，结合来自公开飞机注册库（包含超过两百万架飞机）的地面真值对 Classi-Fly 进行验证。Classi-Fly 以超过 88% 的准确率获得正确的飞机类别，表明其能够改进处理空中交通通信应用所需的元数据。最后，我们展示了自动检测特定航班（如警务与监视任务）是可行的。
引用
@article{arxiv.1908.01061,
title = {Classi-Fly: Inferring Aircraft Categories from Open Data using Machine Learning},
author = {Martin Strohmeier and Matthew Smith and Vincent Lenders and Ivan Martinovic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01061},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 6 figures, 8 tables, 40 references