随着航空运输行业的快速发展，机场运行效率和安全管理的重要性愈发凸显。在机场复杂的运行环境中，飞机落地后的保障工作涉及多种设备的协同操作和时间节点的精准记录。为解决传统管理中存在的设备状态信息滞后、管理效率低下等问题，智驱力凭借在人工智能领域的深厚技术积累，开发出一套全面的AI视觉节点分析方案，为机场的高效运营和智能化管理提供了强有力的支持。

节点事件

系统需覆盖以下飞机保障流程中的关键节点，确保每个节点状态的实时识别和记录：

业务挑战

机场机位的设备管理面临多重挑战。飞机落地后的地面保障环节，包括客舱门、货舱门的开启和关闭，地面保障车辆的到位与离开，需在有限的时间内高效完成。然而，传统人工巡检方式难以实现全面监控，容易导致设备使用不及时、状态记录不准确等问题，直接影响航班周转效率。与此同时，地面保障过程的高密度作业环境对安全性提出了更高要求。

• 强光照影响：强烈的自然光照或人工光源可能导致画面曝光过度或光斑，影响图像质量，进而影响目标识别的准确性。
• 目标小且特征弱：在复杂环境中，目标的尺寸较小或特征较弱，使得检测任务变得更加困难，容易漏检或误检。
• 目标被遮挡：在繁忙的机位环境中，部分设备或设施可能被其他物体遮挡，导致目标的完整信息无法被准确捕捉。
• 摄像头角度差异：不同摄像头的安装角度和视场差异可能导致同一目标在不同视角下呈现的外观不同，增加了图像处理的难度。

面对这些问题，机场亟需一套基于视觉感知的智能系统，实现对机位中设备的精准识别与高效管理。

应用方案

针对机场机位的智能化需求，AI视觉节点分析系统应运而生。该系统基于四个核心模块：图像收集、图像推理、节点判定和节点上报，确保能够高效、精准地完成机场设施的实时监控与节点信息提取。每个模块在系统中发挥着重要作用，共同协作实现智能化的机场管理。

1. 图像收集模块

图像收集模块的核心功能是通过网络摄像头采集机位实时视频画面。摄像头通常部署在多个关键位置，覆盖飞机、地面保障车辆、登机桥、货舱门等设施。系统通过高分辨率的摄像头确保收集到的画面清晰、完整，为后续的图像推理与目标检测提供可靠数据。

功能要点：

• 高效的视频流采集，确保实时性。
• 多角度和多摄像头协同工作，确保全方位监控。
• 支持各种环境下的图像采集，包括低光照和高对比度场景。

2. 图像推理模块

图像推理模块负责利用深度学习算法对收集到的视频流进行实时分析和目标识别。通过训练好的AI模型，系统可以准确识别机位中各种设施，如飞机、保障车、客舱门、货舱门等，并提取其状态信息。

功能要点：

• 实时处理大量图像数据，提供低延迟的分析结果。
• 目标检测包括飞机设备识别、保障车辆追踪、舱门开启与关闭等。
• 采用先进的图像处理技术，提高复杂环境下的识别准确率，如遮挡、模糊、光照等问题的处理。

以下展示了系统对机位中各设施的检测效果。

正面	右侧

3. 节点判定模块

节点判定模块的核心功能是根据时间窗口策略，记录每个目标的检测结果，并判断各个机位的关键节点是否发生。每个目标的状态（如是否靠桥、舱门是否开启等）通过时间窗口进行周期性检查，并与预设的节点规则进行比对。若检测到状态变化，则生成相应的时间节点。

功能要点：

• 时间窗口策略：按固定时间间隔（如1分钟或5分钟）检查目标状态，确保节点判定的时效性。
• 多目标追踪：针对同一机位的多个目标，采用高效的追踪算法，判断每个目标在时间窗口内的状态变化。
• 节点判定：系统根据识别到的目标状态判断是否发生了以下关键节点：入位、离位、靠桥/靠客梯车、撤桥/撤客梯车、开货舱门/开客舱门、关货舱门/关客舱门、货运车到达/货物牵引车到达/行李传送车到达、货运车离开/货物牵引车离开/行李传送车离开。

4. 节点上报模块

节点上报模块负责将节点判定结果实时推送到监控平台或相关系统，用于后续的数据分析、调度优化及实时响应。每当检测到一个节点的状态变化，系统将生成详细的时间戳信息，并通过接口上报至管理平台，为地面保障团队提供精准的时间节点数据支持。

功能要点：

• 实时上报：每个节点的时间变化点会及时上报，确保数据的时效性。
• 数据格式：上报的数据包括节点类型、时间戳、相关设备状态等，为调度系统提供有力支持。
• 数据存储与分析：收集的节点数据可存储并用于后续的数据分析，帮助优化机场地面保障流程。

落地成果

自系统投入使用以来，机场运行管理水平得到了显著提升。AI视觉节点分析解决方案有效解决了传统管理中设备状态滞后、信息不准确等问题，极大地提高了机场的运行效率与安全性。

提升了运行效率

• 通过实时的图像收集与目标检测，系统能够在每个机位和设备上进行精准监控，确保各项保障工作按时完成，减少了人工检查和现场干预的需求。
• 每个关键节点（如飞机入位、舱门开启/关闭、货运车到达等）的状态变化被精确记录，并实时上报，帮助管理人员及时了解现场动态，做出快速反应。

优化了调度

• 通过系统的自动化节点判定与上报，机场的各个保障团队能够更加精准地掌握设备和设施的状态，减少了沟通成本和管理混乱。
• 系统支持多设备、跨区域的监控与数据整合，使得机场地面保障流程更加顺畅，调度效率显著提高。

提升了数据分析能力

• 系统的节点上报模块为后续的数据分析提供了详尽的历史记录，帮助管理人员根据历史数据进行优化调整，为机场的长期运营提供了数据支持。
• 通过积累的节点数据，机场能够对设施状态的变化趋势进行分析，为未来的技术升级和流程优化提供决策依据。

结语

借助AI视觉技术，机场的设备状态检测与管理更加精准、高效、安全。随着这一方案的成功落地，智驱力为机场的智能化转型提供了强大助力，推动机场运行管理进入新的数字化时代。智驱力将继续以深厚的AI技术积累和创新实践，携手更多合作伙伴，助力机场实现更高效、更智能、更安全的未来运营。