【摘 要】
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为了降低管制员工作负荷,减少管制指令的不安全及不规范性,确保空管指挥安全性,本文提出了一种基于深度学习管制指挥安全监控技术。首先运用端到端语音识别算法将地-空管制通
【机 构】
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四川大学计算机学院国家空管自动化系统技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(批准号:L1833115);国家空管科研专项资助项目(GKG201403004)
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为了降低管制员工作负荷,减少管制指令的不安全及不规范性,确保空管指挥安全性,本文提出了一种基于深度学习管制指挥安全监控技术。首先运用端到端语音识别算法将地-空管制通话实时翻译为通话文本,随后利用语义理解算法分析飞行员-管制员的管制意图及指令参数,最终结合空管运行态势,对航班运行过程中的管制语音通话规范性、飞行员复诵一致性、飞行行为与管制指令一致性和管制指令潜在冲突风险进行监控。实验表明,本文所提出的技术可较好地检测出空管指挥中存在的人为潜在风险。
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