05.08.2021
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障，破解航班延誤頑疾
“前往XX的旅客請(qǐng)注意，我們抱歉的通知您……”每當(dāng)機(jī)場(chǎng)廣播響起時(shí)，旅客們不由心頭一緊，隨之抱怨聲四起。航班延誤不僅是旅客最頭疼又最無(wú)奈的事情，也是機(jī)場(chǎng)管理者亟需解決的老大難頑疾。
針對(duì)航班運(yùn)行中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)、賭點(diǎn)問(wèn)題，數(shù)據(jù)融合應(yīng)用專家數(shù)智源圍繞智慧機(jī)場(chǎng)的建設(shè)目標(biāo)，以AI+AR+BI為技術(shù)底座，推出航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)，利用機(jī)坪攝像頭視頻流，運(yùn)用視頻分析以及AI算法訓(xùn)練，提供精準(zhǔn)可靠的航班保障數(shù)據(jù)和可視化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，有效提高航班正點(diǎn)率，讓旅客出行更順暢，也讓機(jī)場(chǎng)運(yùn)行更高效、服務(wù)更優(yōu)質(zhì)。
難題：保障節(jié)點(diǎn)多，人工采集效率低
2020年，我國(guó)境內(nèi)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)共有241個(gè)，完成旅客吞吐量85715.9萬(wàn)人次、飛機(jī)起降904.9萬(wàn)架次，民航旅客運(yùn)輸量連續(xù)十余年穩(wěn)居世界第二。
隨著老百姓出行乘機(jī)需求不斷增加，使得有限的空域資源愈發(fā)緊張，不可避免帶來(lái)航班延誤問(wèn)題，大大降低了旅客滿意度和機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率。來(lái)自飛常準(zhǔn)大數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)境內(nèi)機(jī)場(chǎng)整體出港準(zhǔn)點(diǎn)率為69.39%，出港平均延誤時(shí)長(zhǎng)為28.16分鐘。境內(nèi)航司整體到港準(zhǔn)點(diǎn)率75.62%，到達(dá)平均延誤時(shí)長(zhǎng)15.89分鐘。
保障點(diǎn)多，人工采集效率低被視為是航班延誤的兩大重要因素。根據(jù)2018年民航局下發(fā)的《機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策（A-CDM）實(shí)施規(guī)范》，A-CDM航班運(yùn)行流程里程碑包括22個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)事件，包括前站起飛、落地、進(jìn)港航班地面移交、開始保潔、開始加油、開始配餐、開始登機(jī)、關(guān)客艙門、機(jī)務(wù)放行、離港航班地面移交、起飛等，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的延誤勢(shì)必影響航班整體效率。
傳統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)航班節(jié)點(diǎn)保障運(yùn)作主要依賴人工記錄，易于造成諸多問(wèn)題。首先，地服保障作業(yè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)等信息的采集主要依靠人工記錄、便攜式設(shè)備錄入等，需要作業(yè)人員自我反饋及專業(yè)人員進(jìn)行信息統(tǒng)計(jì)填報(bào)，工作量大，信息更新速度慢，遇到航班高峰期，工作人員易疲勞，易出現(xiàn)漏填、誤填；其次，地服作業(yè)反饋的作業(yè)信息與實(shí)際工作環(huán)節(jié)的操作信息存在較大誤差，實(shí)時(shí)性及可靠性較低，如果發(fā)生事故很難進(jìn)行事故根源追溯。
為切實(shí)抓好航班運(yùn)行保障各個(gè)環(huán)節(jié)，民航局在2020年工作會(huì)議中明確要求，國(guó)內(nèi)客運(yùn)航空公司航班正常率穩(wěn)定在80%以上，全國(guó)千萬(wàn)級(jí)以上機(jī)場(chǎng)平均放行正常率和始發(fā)航班正常率力爭(zhēng)達(dá)到85%。
毫無(wú)疑問(wèn)，航班正常率要達(dá)到民航局規(guī)定的目標(biāo)，有必要利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、可視化等技術(shù)，建設(shè)一個(gè)地面運(yùn)行保障時(shí)間節(jié)點(diǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)，無(wú)需人工記錄，保障航班節(jié)點(diǎn)。
破解：航班節(jié)點(diǎn)保障為準(zhǔn)點(diǎn)起降保駕護(hù)航
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI視頻分析技術(shù)，實(shí)時(shí)從海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中采集、識(shí)別、分析、提取各保障節(jié)點(diǎn)開始/結(jié)束作業(yè)時(shí)間，及時(shí)、準(zhǔn)確、全自動(dòng)地將各保障節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控終端進(jìn)行存儲(chǔ)、可視化顯示和事件回溯，避免人工錄入可能造成的數(shù)據(jù)漏報(bào)、數(shù)據(jù)誤差、數(shù)據(jù)延遲，極大降低數(shù)據(jù)獲取的人力成本。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)的核心是以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，輔以其他手段獲取保障進(jìn)程的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，其目的是識(shí)別視頻中出現(xiàn)的關(guān)鍵目標(biāo)，如開/關(guān)艙門、地面指揮人員的動(dòng)作以及各類保障車輛作業(yè)情況。系統(tǒng)采集圖像超1億張進(jìn)行超強(qiáng)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同場(chǎng)景和物體的特征，且自適應(yīng)背光、運(yùn)動(dòng)、雨、雪、霧等特殊天氣場(chǎng)景，自動(dòng)調(diào)整模式，有針對(duì)性調(diào)整圖像質(zhì)量。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)AI智能算法對(duì)機(jī)坪場(chǎng)景中作業(yè)車輛的行為進(jìn)行分析、 識(shí)別和定位，準(zhǔn)確地診斷出各個(gè)作業(yè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間，具有誤判率低、魯棒性好、實(shí)時(shí)運(yùn)行視頻內(nèi)容推理等優(yōu)勢(shì)，精準(zhǔn)率達(dá)98%以上，準(zhǔn)確率97%以上。
在深度學(xué)習(xí)+AI智能算法+可視化技術(shù)加持下，數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)給機(jī)場(chǎng)運(yùn)行帶來(lái)顯著的價(jià)值：
精準(zhǔn)的時(shí)間數(shù)據(jù)：7*24H自動(dòng)采集，實(shí)現(xiàn)從人工采集到自動(dòng)采集的轉(zhuǎn)變。
效率提升：優(yōu)化指揮調(diào)度，提升機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率，減少航班周轉(zhuǎn)時(shí)間。
服務(wù)提升：保障航班正點(diǎn)率，提高旅客出行服務(wù)體驗(yàn)滿意度。
精細(xì)化運(yùn)營(yíng)：實(shí)現(xiàn)人員、車輛、設(shè)備等資源的精細(xì)化管理，節(jié)約運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。
一鍵回溯：實(shí)現(xiàn)過(guò)站保障航班全流程視頻回溯，快速定位和查找原因。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)已在13個(gè)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，可識(shí)別9種車型，22個(gè)航班保障節(jié)點(diǎn)，綜合識(shí)別準(zhǔn)確率95%，核心節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確率100%，設(shè)備使用率提高30%，離港時(shí)間縮短50%。目前數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)已成功應(yīng)用于首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)、長(zhǎng)沙黃花國(guó)際機(jī)場(chǎng)等4F級(jí)國(guó)際機(jī)場(chǎng)。
目前全國(guó)民航正加快以智慧機(jī)場(chǎng)為關(guān)鍵支撐的“四型機(jī)場(chǎng)”建設(shè)，積極應(yīng)用各項(xiàng)智慧型新技術(shù)，推動(dòng)新時(shí)代民航高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)智源將緊緊圍繞安全、效率和服務(wù)的目標(biāo)，以AI+可視化提升服務(wù)品質(zhì)和運(yùn)營(yíng)效率，助推民航業(yè)向信息化、智慧化轉(zhuǎn)型。
“前往XX的旅客請(qǐng)注意，我們抱歉的通知您……”每當(dāng)機(jī)場(chǎng)廣播響起時(shí)，旅客們不由心頭一緊，隨之抱怨聲四起。航班延誤不僅是旅客最頭疼又最無(wú)奈的事情，也是機(jī)場(chǎng)管理者亟需解決的老大難頑疾。
針對(duì)航班運(yùn)行中的痛點(diǎn)、難點(diǎn)、賭點(diǎn)問(wèn)題，數(shù)據(jù)融合應(yīng)用專家數(shù)智源圍繞智慧機(jī)場(chǎng)的建設(shè)目標(biāo)，以AI+AR+BI為技術(shù)底座，推出航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)，利用機(jī)坪攝像頭視頻流，運(yùn)用視頻分析以及AI算法訓(xùn)練，提供精準(zhǔn)可靠的航班保障數(shù)據(jù)和可視化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，有效提高航班正點(diǎn)率，讓旅客出行更順暢，也讓機(jī)場(chǎng)運(yùn)行更高效、服務(wù)更優(yōu)質(zhì)。
難題：保障節(jié)點(diǎn)多，人工采集效率低
2020年，我國(guó)境內(nèi)運(yùn)輸機(jī)場(chǎng)共有241個(gè)，完成旅客吞吐量85715.9萬(wàn)人次、飛機(jī)起降904.9萬(wàn)架次，民航旅客運(yùn)輸量連續(xù)十余年穩(wěn)居世界第二。
隨著老百姓出行乘機(jī)需求不斷增加，使得有限的空域資源愈發(fā)緊張，不可避免帶來(lái)航班延誤問(wèn)題，大大降低了旅客滿意度和機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率。來(lái)自飛常準(zhǔn)大數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)境內(nèi)機(jī)場(chǎng)整體出港準(zhǔn)點(diǎn)率為69.39%，出港平均延誤時(shí)長(zhǎng)為28.16分鐘。境內(nèi)航司整體到港準(zhǔn)點(diǎn)率75.62%，到達(dá)平均延誤時(shí)長(zhǎng)15.89分鐘。
保障點(diǎn)多，人工采集效率低被視為是航班延誤的兩大重要因素。根據(jù)2018年民航局下發(fā)的《機(jī)場(chǎng)協(xié)同決策（A-CDM）實(shí)施規(guī)范》，A-CDM航班運(yùn)行流程里程碑包括22個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)事件，包括前站起飛、落地、進(jìn)港航班地面移交、開始保潔、開始加油、開始配餐、開始登機(jī)、關(guān)客艙門、機(jī)務(wù)放行、離港航班地面移交、起飛等，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的延誤勢(shì)必影響航班整體效率。
傳統(tǒng)的機(jī)場(chǎng)航班節(jié)點(diǎn)保障運(yùn)作主要依賴人工記錄，易于造成諸多問(wèn)題。首先，地服保障作業(yè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)等信息的采集主要依靠人工記錄、便攜式設(shè)備錄入等，需要作業(yè)人員自我反饋及專業(yè)人員進(jìn)行信息統(tǒng)計(jì)填報(bào)，工作量大，信息更新速度慢，遇到航班高峰期，工作人員易疲勞，易出現(xiàn)漏填、誤填；其次，地服作業(yè)反饋的作業(yè)信息與實(shí)際工作環(huán)節(jié)的操作信息存在較大誤差，實(shí)時(shí)性及可靠性較低，如果發(fā)生事故很難進(jìn)行事故根源追溯。
為切實(shí)抓好航班運(yùn)行保障各個(gè)環(huán)節(jié)，民航局在2020年工作會(huì)議中明確要求，國(guó)內(nèi)客運(yùn)航空公司航班正常率穩(wěn)定在80%以上，全國(guó)千萬(wàn)級(jí)以上機(jī)場(chǎng)平均放行正常率和始發(fā)航班正常率力爭(zhēng)達(dá)到85%。
毫無(wú)疑問(wèn)，航班正常率要達(dá)到民航局規(guī)定的目標(biāo)，有必要利用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、可視化等技術(shù)，建設(shè)一個(gè)地面運(yùn)行保障時(shí)間節(jié)點(diǎn)智能識(shí)別系統(tǒng)，無(wú)需人工記錄，保障航班節(jié)點(diǎn)。
破解：航班節(jié)點(diǎn)保障為準(zhǔn)點(diǎn)起降保駕護(hù)航
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI視頻分析技術(shù)，實(shí)時(shí)從海量視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中采集、識(shí)別、分析、提取各保障節(jié)點(diǎn)開始/結(jié)束作業(yè)時(shí)間，及時(shí)、準(zhǔn)確、全自動(dòng)地將各保障節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)發(fā)送至監(jiān)控終端進(jìn)行存儲(chǔ)、可視化顯示和事件回溯，避免人工錄入可能造成的數(shù)據(jù)漏報(bào)、數(shù)據(jù)誤差、數(shù)據(jù)延遲，極大降低數(shù)據(jù)獲取的人力成本。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)的核心是以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，輔以其他手段獲取保障進(jìn)程的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)，其目的是識(shí)別視頻中出現(xiàn)的關(guān)鍵目標(biāo)，如開/關(guān)艙門、地面指揮人員的動(dòng)作以及各類保障車輛作業(yè)情況。系統(tǒng)采集圖像超1億張進(jìn)行超強(qiáng)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同場(chǎng)景和物體的特征，且自適應(yīng)背光、運(yùn)動(dòng)、雨、雪、霧等特殊天氣場(chǎng)景，自動(dòng)調(diào)整模式，有針對(duì)性調(diào)整圖像質(zhì)量。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)AI智能算法對(duì)機(jī)坪場(chǎng)景中作業(yè)車輛的行為進(jìn)行分析、 識(shí)別和定位，準(zhǔn)確地診斷出各個(gè)作業(yè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間，具有誤判率低、魯棒性好、實(shí)時(shí)運(yùn)行視頻內(nèi)容推理等優(yōu)勢(shì)，精準(zhǔn)率達(dá)98%以上，準(zhǔn)確率97%以上。
在深度學(xué)習(xí)+AI智能算法+可視化技術(shù)加持下，數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)給機(jī)場(chǎng)運(yùn)行帶來(lái)顯著的價(jià)值：
精準(zhǔn)的時(shí)間數(shù)據(jù)：7*24H自動(dòng)采集，實(shí)現(xiàn)從人工采集到自動(dòng)采集的轉(zhuǎn)變。
效率提升：優(yōu)化指揮調(diào)度，提升機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率，減少航班周轉(zhuǎn)時(shí)間。
服務(wù)提升：保障航班正點(diǎn)率，提高旅客出行服務(wù)體驗(yàn)滿意度。
精細(xì)化運(yùn)營(yíng)：實(shí)現(xiàn)人員、車輛、設(shè)備等資源的精細(xì)化管理，節(jié)約運(yùn)營(yíng)費(fèi)用。
一鍵回溯：實(shí)現(xiàn)過(guò)站保障航班全流程視頻回溯，快速定位和查找原因。
數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)已在13個(gè)機(jī)場(chǎng)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，可識(shí)別9種車型，22個(gè)航班保障節(jié)點(diǎn)，綜合識(shí)別準(zhǔn)確率95%，核心節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確率100%，設(shè)備使用率提高30%，離港時(shí)間縮短50%。目前數(shù)智源航班節(jié)點(diǎn)保障系統(tǒng)已成功應(yīng)用于首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)、長(zhǎng)沙黃花國(guó)際機(jī)場(chǎng)等4F級(jí)國(guó)際機(jī)場(chǎng)。
目前全國(guó)民航正加快以智慧機(jī)場(chǎng)為關(guān)鍵支撐的“四型機(jī)場(chǎng)”建設(shè)，積極應(yīng)用各項(xiàng)智慧型新技術(shù)，推動(dòng)新時(shí)代民航高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)智源將緊緊圍繞安全、效率和服務(wù)的目標(biāo)，以AI+可視化提升服務(wù)品質(zhì)和運(yùn)營(yíng)效率，助推民航業(yè)向信息化、智慧化轉(zhuǎn)型。
