(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210780486.X (22)申请日 2022.07.05 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114841630 A (43)申请公布日 2022.08.02 (73)专利权人 深圳市拓保软件 有限公司 地址 518100 广东省深圳市南 山区桃源街 道学苑大道1001号南山智园C1栋7楼 (72)发明人 孙勇　 (74)专利代理 机构 深圳市智胜联合知识产权代 理有限公司 4 4368 专利代理师 王月 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06V 20/40(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06Q 10/10(2012.01) H04L 67/10(2022.01) H04L 67/06(2022.01) H04Q 9/00(2006.01) H04N 7/18(2006.01) (56)对比文件 CN 104751683 A,2015.07.01 审查员 岑誉 (54)发明名称 一种基于TOMS系统的SaaS云平台数据处理 方法及系统 (57)摘要 一种基于TOMS系统的SaaS云平台数据处理 方法， 包括步骤： 实时获取机场数据信息， 机场数 据信息包括航班信息、 场面监视雷达信息、 场面 视频影像信息、 传感器信息； 将经过EL O信息选取 模块处理的机场数据信息通过通信系统传输至 SaaS云平台； SaaS云平台根据机场数据信息进行 实时协同决策， 并将决策结果传输至TOMS系统。 本发明通过将SaaS云平台与TOMS集成发挥各自 优势， 大大增强了操作便捷性， 且通过EL O算法对 机场数据信息进行选择处理， 增强了数据有效 行， 增强了传输效率， 从而改善用户体验。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114841630 B 2022.09.27 CN 114841630 B 1.一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理方法， 其特征在于， 包括步骤： 实时获取机 场数据信息， 机场数据信息包括航班信息、 场面监视雷达信息、 场面视频影像信息、 传感器 信息； 将经过ELO信息选取模块处理的机场数据信息通过通信系统传输至SaaS云平台； SaaS 云平台根据机场数据信息进行实时协同决策， 并将决策结果传输至TOMS系统； 所述机场数 据信息表示为机场数据信息集 ， 包含n个机场数据信息点， 其中， 每个机场数据信息点xi的维数为p， 即 ； 所述ELO信息选取模块 通过对机场数据信息点的每一维的长度或紧急度值进 行排序选择， 机场数据信息点即通过 ELO算法处理后的机场数据信息； 所述SaaS云平台根据机场数据信息进 行实时协同决策， 决 策结果包括对机场范围航班从申请放行、 地面滑行、 跑道起飞到管制移交的航班飞行动态 全过程的管理， 具体的包括： 对视频影像信息进行实时计算， 判断特定位置跑到是否有飞 机， 判断过程如下： ， ix表示场面视频影像信 息的第i帧图像的R通道值， iy表示场面视频影像信息的第i帧图像的G通道值， iz表示场面视 频影像信息的第i帧图像的B通道值， jx表示场面视频影像信息的第j帧图像的R通道值， jy表 示场面视频影像信息的第j帧图像的G通道值， jz表示场面视频影像信息的第j帧图像的B 通 道值； 其中， 第 i帧与第j帧为前后相邻 两帧； 当计算结果值 大于设定阈值时， 则 判定有飞机； 所述SaaS云平台根据机场数据信息进行实时协同决策包括： 将机场数据信息集输入至 经训练的深度残差神经网络获取决策 结果； 所述机场数据信息点的每一维的长度为比较机场数据集中所有机场数据信息点中对 应的每一维的最大值与最小值的差值， 即为该维的长度； 所述紧急度值为机场事件紧急情 况自定义 值； 所述SaaS云平台根据机场数据信息进行实时协同决策前还包括对数据进一步处理， 根 据机场数据信息集中每一 维的机场数据信息点数据变化度选取机场数据信息； 即根据每一 维数据的前后之差变化度， 选取 大于设定阈值的数据段组成新的机场数据信息集。 2.根据权利 要求1所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理方法， 其特征在于， 所述传感器信息包括机场天气传感器、 跑道传感器、 机身传感器， 用于实时获取天气、 跑道、 飞机状态信息 。 3.根据权利 要求1所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理方法， 其特征在于， 场面监视雷达实时获取 跑道、 停机坪上飞机和车辆活动情况信息 。 4.根据权利 要求1所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理方法， 其特征在于， 所述通过通信系统传输至SaaS云平台， 包括通过通信电缆或无线通信进行传输， 具体的场 面视频影像信息、 传感器信息通过通信电缆进行实时传输； 对于场面监视雷达信息将传输 信号调制到中频， 传输 至SaaS平台。 5.一种基于TOMS系统的SaaS云平台数据处理系统， 其特征在于， 包括TOMS系统信息获 取模块用于实时获取机场数据信息， 机场数据信息包括航班信息、 场面监视雷达信息、 场面权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114841630 B 2视频影像信息、 传感器信息； 数据选择 处理模块用于将经过ELO信息选取模块处理的机场数 据信息通过通信系统传输至SaaS云平台； SaaS云平台处理模块用于SaaS云平台根据机场数 据信息进行实时协同决策， 并将决策结果传输至TOMS系统； 所述机场数据信息表示为机场 数据信息集 ， 包含n个机场数据信息点， 其 中， 每个机场数据信息 点xi的维数为p， 即 ； 所述ELO信息选取模块通过对机场数据信 息点的每一维的长度或紧急度值进行排序选择， 机场数据信息点即通过ELO算法处理后的 机场数据信息； 所述SaaS云平台根据机场数据信息进行实时协同决策， 决策结果包括对机 场范围航班从申请放行、 地面滑行、 跑道起 飞到管制移交的航班飞行动态全过程的管理， 具 体的包括： 对视频影像信息进行实时计算， 判断特定位置跑到是否有飞机， 判断过程如下： ， ix表示场面视频影像信息的第i帧图像的R 通道值， iy表示场面视频影像信 息的第i帧图像的G通道值， iz表示场面视频影像信息的第 i 帧图像的B通道值， jx表示场面视频影像信 息的第j帧图像的R通道值， jy表示场面视频影像 信息的第j帧图像的G通道值， jz表示场面视频影像信息的第j帧图像的B通道值； 其中， 第i 帧与第j帧为前后相邻两帧； 当计算结果 值 大于设定阈值时， 则判定有飞机； 所述SaaS云平台根据机场数据信息进行实时协同决策包括： 将机场数据信息集输入至 经训练的深度残差神经网络获取决策 结果； 还包括计算模块， 所述机场数据信 息点的每一维的长度为比较机场数据集中所有机场 数据信息点中对应的每一维的最大值与最小值的差值， 即为该维的长度； 所述紧急度值为 机场事件紧急情况自定义 值； 还包括数据筛选模块， 用于所述SaaS云平台根据机场数据信息进行实时协同决策前还 包括对数据进一步处理， 根据机场数据信息集中每一 维的机场数据信息点数据变化度选取 机场数据信息； 即根据每一维数据的前后之差变化度， 选取大于设定阈值的数据段组成新 的机场数据信息集。 6.根据权利 要求5所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理系统， 其特征在于， 所述传感器信息包括机场天气传感器、 跑道传感器、 机身传感器， 用于实时获取天气、 跑道、 飞机状态信息 。 7.根据权利 要求5所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理系统， 其特征在于， 场面监视雷达实时获取 跑道、 停机坪上飞机和车辆活动情况信息 。 8.根据权利 要求5所述的一种基于TOMS系统的SaaS 云平台数据处理系统， 其特征在于， 还包括通信模块： 所述通过通信系统传输至SaaS云平台， 包括通过通信电缆或无线通信进 行传输， 具体的场面视频影像信息、 传感器信息通过通信电缆进 行实时传输； 对于场面监视 雷达信息将传输信号调制到中频， 传输 至SaaS平台。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114841630 B 3