近日，据新闻报道，印度机场附近上空出现“不明飞行物”，一度导致机场临时关闭，诸多航班停飞，对群众出行造成了一定程度的困扰和恐慌。那么机场是如何探测和监测对飞行安全造成威胁的潜在危险呢？
机场作为航空交通运输的重要组成部分，有着其独特的安防需求和难点。由于机场周界区域面积较大、机场跑道狭长，情况比较复杂，面临的入侵威胁多种多样，使用单一功能的系统会存在局限性。
一、方案介绍
本方案探讨的是如何利用雷达、AI、大数据、视频监控等新技术与传统的场面监管、定位导航、视频可视化相结合，以SkeyeVSS视频融合云平台为融合中心针对飞行区机坪、跑滑区大场景、飞行空域提供基于“雷达+视频”的全天候、全天时检测，实现视频汇聚共享、智能场景治理、智能监测识别、智能预警研判与推送等服务，从而提升机坪目标感知认知能力、预测预警能力、业务可视化能力，辅助驻场单位进行运行指挥、区域管制、航班保障调配和机坪安防监管，降低运行冲突几率，推进航班进程精细化管理，助力提升飞行区运行效率。
二、方案部署
在飞行区高点、机坪两侧、跑滑区两侧安装雷达与多传感器一体化监控前端及相应伺服装置，形成前端多传感器探测系统，前端探测到的异物视频、图像位置信息传送给SkeyeVSS视频融合云平台，平台根据位置调整云台和角度、焦距和光圈等，对异物进行跟踪监测拍照，并进行智能分析处理后，将相关信息发送给监管人员，以便及时进行异物驱除及处理。
三、方案优势
1、目标检测与识别
1）异常检测
以AI视频智能识别与分析能力为核心，通过对监控视频进行智能识别与分析，可提供监控区域物体及人、动物行为等识别、抓拍、比对、告警等服务，对场景中的异常及违规现象进行精准研判、辅助决策等，满足用户基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等需求。
2）视觉分析
利用计算机视觉分析技术，通过目标识别、目标追踪方式之后，进一步获取目标的出现时间、运动轨迹、颜色等诸多信息，通过对各个目标的上述信息的分析，找到视频中存在的危险、违规行为或者可疑目标，并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索。
3）区域入侵检测
利用AI深度学习算法，对设定的监控区域进行入侵实时监测，当视频画面中的指定区域检测到人员，则进行入侵报警，并抓拍图片，上传至平台，平台则可以将告警信息通过消息、语音等方式发送给相关管理人员。
2、数据感知
基于RTSP/ONVIF协议，将分散在各现场的设备统一接入，基于视频图像实现数据感知、智能检测与识别、分发等服务。轻量化接入、传输、处理与分发能力，支持RTSP / ONVIF协议接入设备，支持接入多路高清视频流，支持分发RTSP / RTMP / FLV / HLS / WebRTC视频流格式。
3、实时高清视频直播，覆盖全终端
支持实时传输720P和1080P的高清视频，可实现远程PC端（Windows / Mac / Linux）、手机端（Android / iOS）、微信端及电子大屏观看，可满足用户的多样化场景需求。支持PTZ云台控制，包括焦距缩放、方向控制等。
4、智能告警
可对前端设备上传的检测异常情况进行告警，如视频信号丢失、遮挡、危险区域闯入、周界入侵、未正确佩戴安全帽、未佩戴口罩等，并可联动声光及语音装置进行提醒。告警消息可通过语音、短信、消息通知等方式推送给工作人员。
三、场景应用
1、机场飞行区全景运行监控
系统通过AI、AR、IoT等新技术定位导航想结合应用于实际的运行管控业务，优化数据获取、运行检测、态势感知、预测预警、运行指挥的能力，减少航空器滑行冲突，对飞行区的运行效率具有深远意义。
2、机场周界入侵预警
系统利用多种技术手段，能够对靠近围界、翻越围栏以及入侵后的人员行动轨迹进行全程跟踪，自动滤除环境因素干扰，准确探测行人目标。此外系统还能对设备运行状态进行自动检测和报警，可实现无人值守，从而有效提升周界防入侵的自动化、智能化水平。
3、机场跑道异物监测
由于机场跑道外来物对飞机起飞和降落的安全有很大的危害，利用该系统可实现检测异物智能化，充分合理利用有限的跑道检测时间，减轻检测工人负担，从而提高起飞与降落效率，建立安全的飞机起飞降落环境。