航空器起降跟蹤系統利用專業高靈敏度的制冷型熱成像轉臺，基于AI算法的加持，在塔臺監控管制等業務中可替代傳統的目視作業模式，實現航空器起飛過程中起落架收放過程的實時監測、 雷達聯動模式下飛行降落軌跡偏差預警、掛載點自動識別、著陸點檢測與分析、多機場組網監測等多種功能。

航空器起降跟蹤系統通過內置的AI引擎，能夠自動識別起落架異常等事件，構建一套“無人值守，自動預警”的航空器起降監控新模式，大大降低管制人員的工作強度，進一步保障航空器的起降安全。

紅外熱成像設備不受夜間、惡尖天氣環境等低能見度情況的影響，實現對航空器的全天候守護。

設置跟蹤設備的響應區域，前端設備可接收雷達的目標信息，當目標進入響應區域后，自動引導視頻跟蹤設備捕捉目標進行搜索，完成自動跟蹤，實時根據雷達數據接收目標的位置信息并自動調整鏡頭焦距到合適狀態，實現對目標的快速精準成像。在無雷達等系統的引導的情況下，需設定設備的默認預置位，對飛機起飛降落方向，進行守候，在檢測區域一旦發現目標，即可自動檢測與識別跟蹤。

制冷熱成像轉臺自動跳轉至對應預置位/雷達引導區域，實現對航空器目標的遠距離自動檢測，當檢測到目標以后，自動對目標進行鎖定，跟蹤距離不小于10公里。通過深度學習算法，對遠距離的航空器目標可進行自動識別。對于不低于200像素的航空器目標，識別準確率不低于98%，漏檢率不高于3%。

航空器降落過程中，在紅外熱成像圖像中，實時檢測起落架是否放下，能夠對三個輪子分別進行識別，確定起落架正常放下的狀態，在紅外熱成像圖像中，實時檢測起落架區域，并以”畫中畫”的形式顯示起落架區域的特寫畫面。起落架識別距離不小于6km。

AI轉臺在跟蹤過程中，不斷調整可見光視場，對翼展≥30m的航空器，在5km時，實現航空器在紅外熱成像圖像中40%（±10%）的占屏比、在可見光圖像中的50%（±10%）的占屏比，便于用戶觀察目標細節。

▲  受干擾畫面

▲  結合算法，抗干擾畫面

跟蹤算法具有較強的抗干擾能力，對于目標飛行過程中出現的其他物體，以及前景和背景差異較小的情況，甚至是航空器被部分遮擋的情況，基本不受影響，實現較理想的跟蹤效果。

在地圖中實時顯示前端狀態及掃視區域，通過地圖雙擊點位引導轉臺跳轉，通過高程數據對目標進行準確定位，并實時標記在地圖中顯示，支持目標軌跡描繪。當目標報警時，高清可見光自動跳轉到報警目標位置，并自動縮放到一定視場，放大清晰展現報警目標。

系統設備對目標進行自動跟蹤監視和雷達信息引導跟蹤監視過程中具有視頻錄像、截圖和自動判斷狀態的能力，支持對實時視頻錄像、截圖，對歷史視頻錄像文件進行回放，供直觀觀察和評估飛行效果。