蔡甸通用机场对沉湖湿地省级自然保护区鸟类的影响及对策

近年来,伴随中国通用机场快速建设,机场与鸟类的相互影响越来越受到关注。目前,国内外关于机场与鸟类的研究主要集中在鸟类对机场运营安全的影响,机场对鸟类的影响研究相对较少。该文在对沉湖湿地鸟类分布和迁徙规律详细调查的基础上,通过采取设立禁飞区、禁飞期等措施,最大限度减少机场对鸟类的影响,保护沉湖湿地鸟类资源,同时也为同类机场建设对环境尤其是对鸟类环境影响评价提供一些启示。     

民航安防市场前景广阔——民航安防市场迎来高速发展期

近年来,随着我国经济的高速发展,国内民用航空事业取得了突发猛进的发展。＂十一五＂期间,国家投入千亿元用于机场建设,各地掀起了机场建设的高潮。2010年底,我国机场总数为186个,到2020年,这一数据将激增至244个,将形成北方、华东、中南、西南、西北五大区域机场群。     

“拼命三郎”杨敏

如果你在国庆期间经过福州机场高速出口,一定会对一名1米85身高,头上缠着厚厚纱布的交警印象深刻。无论是对过往车辆进行例检,还是对违规司机进行教育,他都面带微笑,礼貌有加。这名大个子交警就是福州高速交警二大队机场高速中队的负责人——杨敏。     

一种新型的机场空中驱鸟方法的研究

本文针对鸟撞这一世界性的问题，提出了一种机场驱鸟的新方法，该方法采用航模携带音频设备，频闪及摄像机等的空中复合驱鸟系统。通过对该方法的工作原理及方法的可行性进行了分析，得出了如下结论：该方法能够克服地面驱鸟系统的不足，进一步净化机场上空的范围，改善驱鸟效果，极大地减少了飞机起降时鸟撞的机会；发展专用的空中驱鸟系统不仅是必需，而且是必然的。     

民营航空救护艰难起飞

一架直升机从王家墩机场起飞,任务是:将宜都一名重症患者运到武汉抢救,费用2万元. 执行此次飞行的号称"中国首家民营航空公司"的武汉直升机通用航空有限公司.     

三安牌消防员防化服通过国家抽样检验

2007年3月12日，国家消防装备质量监督检验中。心根据Q／HNW01-2006《消防员防化服》标准，到现场对湖南卫生防护工程公司生产的三安牌KFHⅡL型消防员防化服进行了抽样检验，所检验项目均符合标准要求。     

专职消防员硬肩章的研制与生产

本文详细介绍了19专职消防员硬肩章的研制与生产过程,依照专职消防救援队伍的职业特性和使命责任,从产品的功能定位到样式设计,充分阐明了肩章的设计理念和具体实施方式;从产品颜色的构成与象征意义到各种材料的选择,细致分析了所选用各种材料的优点、特性,特别是从环保角度出发,在肩徽所用材料的选择使用上做出了一次有益的尝试;从生产工艺的设计、制定到各种加工设备的使用,逐步介绍了详细的工艺流程安排和具体的操作实施步骤以及生产注意事项;从产品质量的判定和检测检验方法的制定,直至目标实现等各个方面均进行了具体的介绍,为进一步研究和开发同类产品提供了一定的参考和借鉴作用。     

机场航站楼能耗预测的灰色马尔可夫方法

机场的能耗主要集中在航站楼,充分掌握未来航站楼能耗,对机场节能减排至关重要。由于机场能耗受到多重因素影响且影响机制复杂,故目前还很难给出机场能耗的解析计算式,针对未来时间的能耗预测更为困难。所以,本文提出采用GMM(Grey Markov Model—灰色马尔可夫模型)的方法来预测机场航站楼的能耗,其特点是将灰色模型和马尔可夫模型相结合。应用表明,采用灰色马尔可夫方法进行预测更为科学合理。     

基于序关系法和熵值法的机场安全管理能力综合评价

为了客观科学地评价机场安全管理能力,研究了机场系统构成和安全管理概况,参考民航规章和专家咨询意见,确定安全管理能力的影响因素,建立了由4个准则层和23个具体指标组成的机场安全管理能力评价指标体系,结合实地调研结果及专家意见确定了各指标的测评方法和评分标准。根据序关系分析法和熵值法的特点,参考其他文献,提出了序关系分析法和熵值法相结合的、一种基于方差最大化的主客观赋权法来确定指标权重,构建了机场安全管理能力线性评价模型。结果表明,不同安全管理能力二级指标的变化对安全管理能力的影响程度不同,其综合权重大小降序排列为组织管理能力、人员安全能力、设备运行能力、环境保障能力。以长沙黄花国际机场为例进行评价,评价结果显示该模型具有可行性,能为机场安全管理工作提供参考。     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明：飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。