[00140865]大型航站楼智能运行关键技术研究

整个项目以实现航站楼协同运行为整体目标,构建航站楼多主体协同运行模式,突破以旅客为主体的航站楼运行态势感知关键技术。项目以机场现有的视频数据、运行数据等数据源为基础,通过相关数据的识别、关联、分析、挖掘,研究旅客到达分布规律,构建旅客到达分布预测模型,研究旅客运行关键节点在时间和空间维度上的关联和协调关系,形成航站楼旅客运行演化过程模型。最终为机场航站楼资源分配优化、协调管理、机场空港枢纽多运输交通运管服务提供支撑,从而实现航站楼智能协同运行。 项目组突破了各项关键技术,主要包括：1. 航站楼旅客多源信息融合技术;2.机场密集场景下旅客密度监测技术;3.旅客微观特征提取：轨迹、位置等特征获得;4.基于视频时空特征的旅客行为预测;5.图神经网络与强化学习结合的旅客运行演化规律的刻画;6.机场运行态势风险评估方法。 基于上述关键技术的突破,各项研究成果形成的产品已在多个机场应用示范。主要包括完成了“大型航站楼人流密度系统”的上线应用;疫情期间“密切接触者识别、溯源系统”的上线使用;航站楼旅客运行演化系统在天府机场应用;且将各种关键点突破后并开发的“航站楼协同决策系统”在天府机场进行部署,目前已经完成上线测试。各项技术指标效果较好：旅客中观行为识别的准确率达到92%,预测准确率在数据质量保证的基础上,平均90%,支持年旅客流量8000万以上,高峰小时旅客流量4万人次以上,系统终端并发容量400客户端以上,处理代码共享航班数6个。