空中交通管制系统设计方案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 项目背景.................................................. .............................................8 1.2 空中交通管制的重要性.......................................................................10 1.3 方案目标....................................................... ......................................12 2. 现有空中交通管制系统概述.......................................................................13 2.1 全球空中交通管制现状......................................................

/ 范围 ) 、路测障碍物、周边商辅 / 学校 / 医院认 流集散状态 当前时间 ( 区分工作日 / 节假日 ) 、路口经纬度、路口名称 / 编号、周边路网拓扑 周边大型活动信息、临时交通管制通知、突发公共事件影响范围、历史事故数据 导航 APP 出行需求数据、交管平台警力分布数据、公交公司公交车实时位置 / 到站信 数据用途说明 支撑违法抓拍、轨迹追踪、流量统计、 Al 行为研判 ● 接入 Al 全域感知系统的实时交通流数据 ( 各方向车流量、排队长度、行人密度 ) 、历史数据 ( 近 3 个月高峰 / 平峰流量规律 ) 、外部数据 ( 导航 APP 拥堵指数、临时交通管制信息 ) , □ Al 决策引擎： ● 短期预测算法：基于 LSTM 神经网络预测未来 1-5 分钟各车道车流量 ( 预测误差≤ 10%) ; ● 动态配时算法：基于强化学习 (DQN/PPO)

下表，包括 但不限于如下： 序号 数据对象 对象属性 1 交通运行路况 道路代码、路口路段代码、管理部门、交通流量、平 均车速、空间占有率、排队长度、拥堵状态 2 交通管制信息 道路代码、路口路段代码、交通管制类型、起止时 间、影响道路、管制内容、位置坐标 3 交通组织措施 区域(道路)禁限行措施实施对象、内容、时间、范 围、大型活动范围、内容 4 事故多发地段信息 事故 分为若干层，包括：路网层、交通设施层(交通标志、信号、视频、流量采 集、电子警察、卡口、诱导等层)、重要场所层、警力分布层、实时路况信息 层、历史信息分析研判层(交通事故多发地点层、交通违法多发地点层等)、 交通管制信息层(单行、禁左、禁货、施工等)、社会服务部门分布层等。可 控制地图数据层的显示状态，决定指定图层是否显示。同时，可对图层的属性 信息进行查询和设置。 文字标注显示：用户可按照图层进行文字标注，同时可根据需要打开或关 警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、 旅游区标志、道路施工安全标志、辅助标志等 2 交通标线 指示标线、禁止标线、警告标线等 3 交通辅助信息 加油站、学校、重点单位、医院等 4 交通管制信息 临时交通管制、道路封闭 5 支撑杆 标志支撑杆、信号灯支撑杆、龙门架等 6 警务信息 警务管理机构 序号 项目名称 内容 7 警示设施 黄闪灯、防撞桶等 8 交通信号控制设施 交通信号灯、交通信号灯杆

导信息自主选择出行路径。根据不同的设置地点可以选择以下三种交通诱导屏： (1) 可变信息标志屏： 采用绿、黄、红分别表示：路段畅通、拥挤、堵塞 (2) 图文 + 可变信息标志屏： 交通信息提示：事故、施工、交通管制等。 ( 3 ) 可 变 图 文 LED 显 示 屏 ： 可以显示前方路段实施交通路况、滚动显示交通事件、 以及公共交通安全信息宣传 西 W 朝 阳 路、 京通 快 速 路

传统客流检测方案具有实时性弱、不确定高等缺陷。通 过进入地铁站闸机的计数准确性较低、时效性较弱，地铁站 闸机能判断进入每个地铁站人数，不能确定车站内各区域及 换乘人流量。而利用历史数据进行建模预测的方法则无法应 对交通管制、重大活动等突发事件影响，建模复杂且不确定 性高。 智能视频分析技术自动识别场景中乘客数量可提高客 流监测效率。随着深度学习技术在视频中的应用，可以完成 站内乘客实时检测和跟踪，进一步得到不同区域内的客流密

与其他无人机保持密 切协作。 集群飞行的复杂性在于其通信意图的高度动态性。在正常飞行状态下，无人机之间主要交换位置、 航向、速度等基础状态信息，通信频率相对较低。但当检测到突发天气变化或空中交通管制指令时， 整个集群需要立即进入应急协调模式：重新计算飞行路径、调整编队形态、分配备用降落点等。 这种从“常规模式”到“应急模式”的切换往往在数秒内完成，但通信需求却发生实时变化——数 据传输量可能增加

结合高新区路网结构和组团交通特征，在主要道路、对外通道、 重点区域建设交通综合 LED 显示屏。经过后台多源数据的研判分析， 通过中心平台自动或人工发布各种实时交通路况信息、交通诱导信 息、交通管制信息等。实现实时向公众发布交通路况信息。 4.3.6 高清测速卡口系统需求分析 79 针对长下坡、事故多发等重要道路建设断面或区间高清测速卡口 以规范行车，保障交通运行安全。由于机动车数量不但增加，违法 222 时间、创建者，可以按照创建时间或更新时间排序，支持升序和降 序。 4) 新增任务 录入任务名称、关联事件类型、关联事件位置等任务信息； 任务名称支持自定义； 事件类型：如占道施工、交通管制、交通组织等； 事件位置列表：展示已经标注的事件位置（路口、路段），可 删除已关联的位置； 事件位置标注：事件位置列表切换路口维度，鼠标右键地图可 在点击位置标注施工路口，后台关联路网返回标注点位周边路口选 给定起点路口和终点路口，根据路口和路段通行时间、车流历史 243 出行路径选择特征等因素搜索备选出行路径； 能够支撑道路封闭（全幅封闭、半幅封闭）、部分车道关闭、单 向交通组织、路口禁止转向灯多种交通组织或交通管制措施。 3) 服务水平预测（进口道/路口/路段） 根据预测任务修订的通行能力和交通仿真预测得到的流量，计算 进口道、路口、路段饱和度和服务水平，结果用于交通影响程度预 测。 8. 交通影响程度分析

支线航线：连接次要城市及周边地区，满足较小流量的需求， 服务于地方经济发展。 3. 衔接航线：连接临近的大型活动场所、景区和其他基础设施， 满足临时或特殊需求。 具体的规划建议如下： 1. 确定航线走向：依据地形和现有航空交通管制，优先选择平坦 空域较大的区域规划航线，避免复杂的军事空域和高度限制区 域。 2. 飞行高度设计：合理设置各类航班的飞行高度，主要航线保持 在 600-1200 米，支线航线和衔接航线可根据需要在

可信度和准确性需进行严格评估。 5. 地图及路网信息：地理信息系统（GIS）提供的地图数据和道 路网结构数据可以为交通流量分析、交通规划等提供基础支 撑。 6. 城市基础设施数据：涵盖交通管制、交通规则、路牌信息等。 这些信息对于智能交通系统的构建至关重要。 为了实现数据的整合，需要建立一个强大的数据处理体系，具 体步骤如下：  数据标准化：不同来源的数据格式、采集频率和内容差异较

的航空器、专业的教员团队和系统的课程设置，确保飞行培训的质 量与安全。 功能上，航空飞行营地可以划分为以下几个主要方面： 1. 飞行培训：提供各种类型的飞行课程，包括私人飞行员执照 （PPL）、商用飞行员执照（CPL）及航空交通管制等专业课 程。 2. 航空体验：为公众提供直升机、轻型飞机等的飞行体验活动， 在激发航空热情的同时，增强公众对航空行业的认知。 3. 航天教育：开展青少年航空科普教育活动，通过设立航空模