NVIDIA GPU 驱动的数字塔台和停机坪解决方案为机场提供安全保障

NVIDIA Metropolis 成员的视觉 AI 软件助力空中交通管制，帮助实现全球停机坪交通的自动化。

当飞机因地面交通而长时间滑行或在机场盘旋等待降落许可时，不仅会让旅客感到不耐烦，还会浪费燃料、损害环境并增加航空公司的成本。

总部位于加拿大渥太华的 Searidge Technologies 开发出 AI 软件来帮助航空业避免此类问题，提高机场的效率和安全性。

这款软件是由 NVIDIA GPU 驱动的数字塔台和停机坪（Digital Tower and Apron）解决方案。它使用视觉 AI 管理机场交通并实时提醒用户注意安全问题。Searidge 使机场每小时处理的飞机数量增加了 15-30%，并减少了安全事故的发生。

该公司的技术被广泛应用于全球各机场，包括伦敦的希思罗机场、佛罗里达州的劳德代尔堡-好莱坞国际机场和迪拜国际机场等。

按照香港机场管理局大规模扩建计划初始阶段的安排，Searidge 的数字塔台和停机坪管理系统（DATMS）于 6 月在香港国际机场投入使用。这将把机器学习引入到新的综合机场运营中心。

Searidge 还使用其视觉 AI 软件为香港民航处的空中交通管制系统提供新一代安全增强措施。

香港部署的这套系统是业界最大的数字塔台和停机坪管理平台，也是机场与空中导航服务提供商首次就单个数字平台展开合作。

Searidge 是 NVIDIA Metropolis 成员。这项合作伙伴计划致力于将新一代视觉 AI 应用推向市场，令全球最重要的空间和运营变得更安全、更高效。

机场中的数字工具

机场在 21 世纪初出现了大规模的增长和重组，与此同时，航空业开始越来越多地使用数字工具。

Searidge 成立于 2006 年。该公司亚太和中东地区业务发展副总裁 Pat Urbanek 表示，该公司已成为首批将机器学习应用于航空领域视频处理的公司。

Urbanek 表示：“以前没有用于空中交通管制的视频处理软件。这种软件花了十年时间才成为主流，如今的机场已经开始使用智能视频和机器学习，这使空中交通管制和机场操作达到新的自动化水平，并提高了安全性和效率。”

DATMS 的底层机器学习平台 Aimee 根据来自雷达和 4K 摄像机的数据实现交通灯的自动化。经过训练的 Aimee 可以检测飞机和车辆。DATMS 则根据复杂的道路规则编程，这些规则决定了客车和其他车辆应该如何在横穿滑行道的服务道路上运行。

在分析视频数据后，这个 AI 系统会根据客车和其他车辆的通行时间，实时启动或关闭机场的交通灯。每个交通灯的状态和其他详细信息均显示在机场交通控制室的终端用户屏幕上。

Searidge 技术副总裁 Marco Rueckert 表示：“飞机的尺寸是多少？跑道上的空间是否足够它转弯？它的速度是否过快？所有这些信息以及更多其他信息都会通过 Searidge 平台发送出去，并根据用户的偏好显示在屏幕上。”

同样的底层技术还被应用于改进飞机离开和到达时的安全警报。DATMS 会根据飞机进入跑道、起飞或降落的许可，对违反安全标准的空中交通管制员发出警报。

通过 NVIDIA GPU 加速

针对部署在全球各机场的系统，Searidge 使用 NVIDIA GPU 来优化其推理吞吐量，并使用 NVIDIA DGX A100 系统来训练 AI 模型。

Rueckert 表示：“NVIDIA 平台使我们能够从客户的角度真正降低硬件占用率和成本。凭借它所提供的可扩展性，我们可以轻松添加分辨率更高的摄像机。并最终解决更多的问题，满足更多的客户需求。”

该公司还在研究如何将飞行员和空中交通管制员之间的通信语音数据整合至机器学习平台内，以进一步提高机场运营水平。

根据不同机场布局和交通模式所带来的不同挑战，Searidge 的数字塔台和停机坪解决方案可以进行定制。

Urbanek 表示：“在能够让飞机准时降落并让乘客转机来增加业务与效率之外，我们的技术还有益于环境。它可以通过提高滑行、起飞和降落的效率与安全性，防止飞机在空中或地面浪费大量燃料。”

审核编辑：彭静