TY -的A2 -夏,分盟——谢,华盟——张,明华盟——通用电气,嘉明非盟-盾,信访盟——陈,海盐PY - 2021 DA - 2021/01/30 TI -学习空中交通图片:深卷积神经网络为空域操作复杂性评价SP - 6457246六世- 2021 AB -一个部门是一个基本的单元操作是由空中交通管制的空域。行业的操作复杂性空中交通管理系统中起着重要的作用,如空域重构、空中交通流量管理、空中交通控制器的资源分配。因此,准确评估部门操作的复杂性(SOC)是至关重要的。考虑有许多因素可以影响SOC,研究者提出几种机器学习方法最近评估SOC的采矿因素和复杂性之间的关系。然而,现有的研究依赖于手工因素,计算困难,专业背景要求,可能会限制评估模型的性能。为了克服这些问题,本文首次提出了一种端到端的SOC学习框架基于深卷积神经网络(CNN)专门为免费的手工制作的环境因素。一个新的数据表示,即:、多通道交通场景图像(MTSI),提出了代表整个空中交通场景。MTSI是空域分割成二维网格生成的地图和导航信息。出于深入学习网络的应用,具体介绍了CNN模型自动提取高层交通特性从SOC MTSIs和学习模式。 Thus, the model input is determined by combining multiple image channels composed of air traffic information, which are used to describe the traffic scenario. The model output is SOC levels for the target sector. The experimental results using a real dataset from the Guangzhou airspace sector in China show that our model can effectively extract traffic complexity information from MTSIs and achieve promising performance than traditional machine learning methods. In practice, our work can be flexibly and conveniently applied to SOC evaluation without the additional calculation of hand-crafted factors. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6457246 DO - 10.1155/2021/6457246 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -