基于主动度量学习的空中交通相似场景识别

作     者：陈海燕 侯夏晔 袁立罡 张兵 CHEN Haiyan;HOU Xiaye;YUAN Ligang;ZHANG Bing

作者机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学民航学院南京211106 软件新技术与产业化协同创新中心南京210023 

基　　金：supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61501229) the Fundamental Research Funds for the Central Universities(Nos.2019054,2020045) 

出 版 物：《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 (南京航空航天大学学报（英文版）)

年 卷 期：2021年第38卷第4期

页      码：625-633页

摘      要：空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素。如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略。考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM2L)来度量和识别相似的交通场景。首先获得了一些由资深空中交通管制员标记的交通场景样本;接着设计了一种基于投票差异的主动查询策略来选择最有价值的未标记样本交予领域专家进行标记;然后,利用ASVM2L从所有标记样本中学习到一个度量矩阵,用于后续分类算法完成相似场景的分类。在标准数据集上验证了ASVM2L的有效性,然后在中国中南扇区的历史空中交通数据集上对交通场景进行了度量和分类。实验结果表明,与现有的其他方法相比,本文所提方法能够更彻底地利用样本的信息,在有限的标记样本下达到更高的分类精度。

主 题 词：空中交通 相似场景 主动学习 度量学习 支持向量机 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0825[工学-环境科学与工程类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16356/j.1005-1120.2021.04.009

馆 藏 号：203104978...