一种基于多模态数据的航班调配模型预训练方法

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一种基于多模态数据的航班调配模型预训练方法
申请号:CN202411011909
申请日期:2024-07-26
公开号:CN119132112B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多模态数据的航班调配模型预训练方法,包括:步骤1,获取管制自动化系统录屏数据,获取航空器的位置信息;得到航空器的速度、航向、高度和航班号;步骤2,获取与管制自动化系统录屏数据对应的语音数据,将语音数据转换为文字,提取管制意图;步骤3,将航空器的位置、速度、航向、高度和管制意图通过航班号匹配,组合成训练数据,对数据进行评分,训练空管强化学习评价模型;步骤4,训练空管深度强化学习航班调配模型。本发明可以通过提取管制录屏数据中航空器位置信息及航班号,管制语音数据中的管制意图,并进行人工评价,对航班调配模型进行预训练,从而加快航班调配模型的训练速度,优化航班调配模型的训练效果。
技术关键词
管制意图 录屏数据 深度强化学习 深度神经网络 代表 自动化系统 航空器 预训练方法 语音识别模型 模拟训练环境 计划 速度 多模态 编码 坐标 正确率 样本