阵列相机+AI：构建机场全维度智能安全防护体系

案例背景：机场安全防护的核心痛点

机场作为航空运输枢纽，飞行区安全直接关系到航班起降安全与旅客生命保障。传统防护手段存在三大核心瓶颈：净空区鸟击风险难预判，依赖人工巡查效率低、覆盖范围有限；跑滑道车辆与人员入侵难以及时发现，易引发航班延误甚至事故；周界范围广、地形复杂，传统监控存在盲区，非法入侵预警滞后。针对这些痛点，阵列相机结合AI智能分析技术，构建起“探鸟防击—跑滑道管控—周界安防”三位一体的智能防护方案，已在国内多家枢纽机场成功落地。

净空区智能探鸟，构建防鸟击智能防护体系

针对机场净空区鸟击风险，阵列相机+AI形成“监测—识别—联动驱鸟”完整方案。通过分布在机场跑道两端及净空区关键点位的阵列相机，实现1km范围内鸟类及鸟群的监测，AI算法可区分单个鸟类与集群活动。

当系统监测到鸟类进入预警区域时，会立即联动机场驱鸟设备（如声波驱鸟器、激光驱鸟仪），根据鸟群规模推送分级指令，实现“发现即驱离”的快速响应。

跑滑道全域监测，保障起降核心安全

跑滑道作为航班起降的核心区域，车辆、人员非法入侵等隐患直接威胁飞行安全。阵列相机覆盖完整跑道及周边滑行道，亿级像素成像配合AI算法自动识别跑滑道内的人员、车辆入侵行为，当发现未授权目标进入时，立即向场务指挥中心推送告警信息，附带精准定位与实时画面，辅助工作人员快速处置。

周界智能安防，强化机场安全防护保障

机场周界范围广、地形复杂（如围栏、绿化带、水域等），传统红外对射、单镜头监控易出现盲区与误报。阵列相机结合AI智能入侵识别算法，实现周界覆盖，可精准识别攀爬围栏、翻越隔离带、夜间潜行等非法入侵行为，同时过滤风吹草动、动物活动等干扰因素，确保预警准确性。