本发明涉及一种基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法及系统。
背景技术：
机场外来物碎片(foreignobjectdebris，简称fod)又称为机场跑道异物，指的是石块、金属器件、胶带、塑料制品、纸张、树叶等物体或者物体碎片，这些机场跑道异物在一定程度上给航空器在地面的安全运行带来威胁。例如：机场跑道上的塑料制品(如塑料袋)可以轻易的被吸入航空器的发动机，导致发动机失效；机场跑道上的一些金属碎片容易导致航空器的轮胎爆裂等等。随着民航事业的不断发展，客流量的不断增加，外来物碎片掉落的数量也不断增加，对机场的安全性的威胁越来越大，因此，准确检测机场跑道异物变得至关重要。
现有技术只为使用者提供发现异物告警信息，以通知相关人员进场处理，而未对各类异物信息进行分类存储及处理。
有鉴于上述的缺陷，本设计人积极加以研究创新，以期创设一种基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法及系统，使其更具有产业上的利用价值。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种能获取的各类信息及异物检测雷达提供的异物相关信息结合起来，利用大数据分析手段，为使用者提供更加全面的决策信息的基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法及系统。
本发明基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法，包括：
获取机场跑道上的异物信息数据、机场实时环境信息数据；
对获取的机场跑道上的异物信息数据以及机场实时环境信息数据进行分析，得到机场异物的分析数据；
存储所述的异物信息数据、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据以及多种异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果，收到用户查看请求时，输出与所述查看请求对应的信息至用户；
以预定时间间隔向用户输出跑道异物信息、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据至用户；
当机场跑道出现异物时，向用户输出机场跑道出现异物信息，并根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果；
根据用户的请求，向用户输出机场跑道是否出现异物信息，当没有出现异物时，向用户发出安全信息，当出现异物时，根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果。
进一步地，所述机场跑道上的异物信息数据至少包括：异物种类、大小、材质、出现位置和时间；
所述机场异物的分析数据至少包括：异物来源，异物材质，可能导致的危害，是否容易排除信息；
所述机场实时环境信息数据至少包括：天气、飞机起飞或降落作业、飞机机型。
进一步地，还包括获取第三方数据，所述第三方数据包括：包括气象部门关于机场的温度、湿度数据库，各个航空公司的航班数据库，飞机配件商的产品数据库，跑道路灯产品数据库，跑道地面建材数据库。
进一步地，采用经典的通用的大数据分析算法得到机场异物的分析数据，所述经典的通用的大数据分析算法包括：c4.5算法、cart算法、knn算法、naive朴素贝叶斯bayes算法、支持向量机svm算法、期望最大化em算法、apriori算法和频繁模式树fp-tree算法。
本发明基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的系统，
数据获取单元，用于获取机场跑道上的异物信息数据、机场实时环境信息数据；
大数据处理单元，用于对获取的机场跑道上的异物信息数据以及机场实时环境信息数据进行分析，得到机场异物的分析数据；
大数据应用单元，包括通知类应用、决策类应用、分析类应用、数据类应用，其中，通知类应用，用于以预定时间间隔向用户输出跑道异物信息、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据至用户；
决策类应用，用于当机场跑道出现异物时，向用户输出机场跑道出现异物信息，并根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果；
分析类应用，用于根据用户的请求，向用户输出机场跑道是否出现异物信息，当没有出现异物时，向用户发出安全信息，当出现异物时，根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果。
数据类应用，用于存储所述的异物信息数据、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据以及多种异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果，收到用户查看请求时，输出与所述查看请求对应的信息至用户。
进一步地，所述数据获取单元包括：至少包括：fod雷达和摄像头，用于获取机场跑道上的异物信息数据；机场数据模块，用于获取机场实时环境信息数据。
进一步地，还包括第三方数据获取单元，用于获取气象部门关于机场的温度、湿度数据库，各个航空公司的航班数据库，飞机配件商的产品数据库，跑道路灯产品数据库，跑道地面建材数据库。
借由上述方案，本发明至少具有以下优点：
本发明根据图像采集结果和雷达扫描结果确定机场跑道异物的位置信息，可以有效提高检测机场跑道中出现异物的准确度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本发明基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法及系统示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例1
如图1所示，本实施例基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的方法，包括：
获取机场跑道上的异物信息数据、机场实时环境信息数据；
对获取的机场跑道上的异物信息数据以及机场实时环境信息数据进行分析，得到机场异物的分析数据；
存储所述的异物信息数据、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据以及多种异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果，收到用户查看请求时，输出与所述查看请求对应的信息至用户；
以预定时间间隔向用户输出跑道异物信息、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据至用户；
当机场跑道出现异物时，向用户输出机场跑道出现异物信息，并根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果；
根据用户的请求，向用户输出机场跑道是否出现异物信息，当没有出现异物时，向用户发出安全信息，当出现异物时，根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果。
本实施例中，所述机场跑道上的异物信息数据至少包括：异物种类、大小、材质、出现位置和时间；
所述机场异物的分析数据至少包括：异物来源，异物材质，可能导致的危害，是否容易排除信息；
所述机场实时环境信息数据至少包括：天气、飞机起飞或降落作业、飞机机型。
本实施例中，还包括获取第三方数据，所述第三方数据包括：包括气象部门关于机场的温度、湿度数据库，各个航空公司的航班数据库，飞机配件商的产品数据库，跑道路灯产品数据库，跑道地面建材数据库。
实施例2
如图1所示，本实施例基于大数据方式对飞机场跑道异物分析的系统，
数据获取单元，用于获取机场跑道上的异物信息数据、机场实时环境信息数据；
大数据处理单元，用于对获取的机场跑道上的异物信息数据以及机场实时环境信息数据进行分析，得到机场异物的分析数据；
大数据应用单元，包括通知类应用、决策类应用、分析类应用、数据类应用，其中，通知类应用，用于以预定时间间隔向用户输出跑道异物信息、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据至用户；
决策类应用，用于当机场跑道出现异物时，向用户输出机场跑道出现异物信息，并根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果；
分析类应用，用于根据用户的请求，向用户输出机场跑道是否出现异物信息，当没有出现异物时，向用户发出安全信息，当出现异物时，根据机场异物分析数据向用户输出相应的若干异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果。
数据类应用，用于存储所述的异物信息数据、机场实时环境信息数据、机场异物的分析数据以及多种异物清除方案、各异物清除方案的成本及效果，收到用户查看请求时，输出与所述查看请求对应的信息至用户。
本实施例中，所述数据获取单元包括：至少包括：fod雷达和摄像头，用于获取机场跑道上的异物信息数据；机场数据模块，用于获取机场实时环境信息数据。还包括第三方数据获取单元，用于获取气象部门关于机场的温度、湿度数据库，各个航空公司的航班数据库，飞机配件商的产品数据库，跑道路灯产品数据库，跑道地面建材数据库。
上述各实施例，采用经典的通用的大数据分析算法得到机场异物的分析数据，所述经典的通用的大数据分析算法包括：c4.5算法、cart算法、knn算法、naive朴素贝叶斯bayes算法、支持向量机svm算法、期望最大化em算法、apriori算法和频繁模式树fp-tree算法。
上述各实施例中，通知类应用是指基于大数据平台的消息提醒应用，类似于运营商给手机用户短信发送的天气预报，微博等应用更具客户喜好推送的新闻等。具体到本发明，举个例子，本发明检测到机场跑道异物会影响航班，然后通过大数据平台给购买该航班的乘客通过短信、微信等发送航班延误通知。
决策类应用是基于大数据平台，帮助客户决策的应用，比如发现fod后，为机场工作人员提供备选清除方案以及各个方案的成本和效果。
分析类应用和决策类应用类似，比如保住机场工作人员分析跑道异物种类，提供可能的异物属性预估。
数据应用包括很多数据库，相关有需要的客户可以调用，客户也可直接查看，也可以用于和大数据平台友商交换共享数据。
大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。
在异物检测雷达的实际应用中，由雷达提供异物种类、大小、材质、出现位置和时间等相关信息。同时，可以通过其他方式获得诸如天气、起飞或降落作业、机型等信息。利用大数据分析方法，挖掘有效信息，为用户提供辅助决策。
如何从海量数据中抽取出关键信息及信息中的关联因素是该应用的核心。大多数传统的数据分析方法是通过对原始数据集进行抽样和过滤，然后对数据样本进行分析，寻找特征和规律。其最大的特点是通过复杂的算法从有限的样本空间中获取尽可能多的信息。随着计算能力和储存能力的提升，大数据分析方法和传统数据分析方法最大的区别在于分析的对象是全体数据，而不是数据样本，其最大的特点在于不追求算法的复杂性和精确性，而追求可以高效地对整个数据集的分析。
目标画像的数据结构如图1所示。该数据结构由数据源系统、数据中转系统、大数据平台及数据应用系统等构成。
数据源系统负责收集由fod系统、机场系统和第三方系统提供的数据信息。fod系统采集汇总各sdu数据，各sdu上报如异物材质、异物大小、异物区域、异物种类等信息。机场数据系统提供如时间、天气、跑道占用情况、机型等信息。同时，通过互联网关提供第三方数据。
大数据平台系统数据交换系统系统、采集工具和互联网关获得上述数据。通过大数据平台，可将数据提供给通知类、决策类、分析类和数据类应用等。
通过大数据平台分析，目标维度主要包括fod和sdu属性、机场属性、异物特征、跑道特征和气象特征等。fod和sud属性主要用于描述fod系统和sud子系统的各类信息。为多fod系统联动提供基础数据。
机场属性、跑道特征和气象特征主要用于描述和机场、跑道应用相关的各类信息。为多机场系统联动提供基础数据。
异物特征主要记录异物的各类信息。为分析异物的产生来源、处理方式等提供数据支撑。同时也为异物的预防工作打下良好的基础。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。