航空器起降跟踪系统利用专业高灵敏度的制冷型热成像转台，基于AI算法的加持，在塔台监控管制等业务中可替代传统的目视作业模式，实现航空器起飞过程中起落架收放过程的实时监测、 雷达联动模式下飞行降落轨迹偏差预警、挂载点自动识别、着陆点检测与分析、多机场组网监测等多种功能。
航空器起降跟踪系统通过内置的AI引擎，能够自动识别起落架异常等事件，构建一套“无人值守，自动预警”的航空器起降监控新模式，大大降低管制人员的工作强度，进一步保障航空器的起降安全。
红外热成像设备不受夜间、恶尖天气环境等低能见度情况的影响，实现对航空器的全天候守护。
设置跟踪设备的响应区域，前端设备可接收雷达的目标信息，当目标进入响应区域后，自动引导视频跟踪设备捕捉目标进行搜索，完成自动跟踪，实时根据雷达数据接收目标的位置信息并自动调整镜头焦距到合适状态，实现对目标的快速精准成像。在无雷达等系统的引导的情况下，需设定设备的默认预置位，对飞机起飞降落方向，进行守候，在检测区域一旦发现目标，即可自动检测与识别跟踪。
制冷热成像转台自动跳转至对应预置位/雷达引导区域，实现对航空器目标的远距离自动检测，当检测到目标以后，自动对目标进行锁定，跟踪距离不小于10公里。通过深度学习算法，对远距离的航空器目标可进行自动识别。对于不低于200像素的航空器目标，识别准确率不低于98%，漏检率不高于3%。
航空器降落过程中，在红外热成像图像中，实时检测起落架是否放下，能够对三个轮子分别进行识别，确定起落架正常放下的状态，在红外热成像图像中，实时检测起落架区域，并以”画中画”的形式显示起落架区域的特写画面。起落架识别距离不小于6km。
AI转台在跟踪过程中，不断调整可见光视场，对翼展≥30m的航空器，在5km时，实现航空器在红外热成像图像中40%（±10%）的占屏比、在可见光图像中的50%（±10%）的占屏比，便于用户观察目标细节。
▲ 受干扰画面
▲ 结合算法，抗干扰画面
跟踪算法具有较强的抗干扰能力，对于目标飞行过程中出现的其他物体，以及前景和背景差异较小的情况，甚至是航空器被部分遮挡的情况，基本不受影响，实现较理想的跟踪效果。
在地图中实时显示前端状态及扫视区域，通过地图双击点位引导转台跳转，通过高程数据对目标进行准确定位，并实时标记在地图中显示，支持目标轨迹描绘。当目标报警时，高清可见光自动跳转到报警目标位置，并自动缩放到一定视场，放大清晰展现报警目标。
系统设备对目标进行自动跟踪监视和雷达信息引导跟踪监视过程中具有视频录像、截图和自动判断状态的能力，支持对实时视频录像、截图，对历史视频录像文件进行回放，供直观观察和评估飞行效果。
