Machine Learning Based Air Traffic Surveillance System Using Image Processing
Langue : anglais
Edité par Emerald Publishing Limited, GB, 2026
- Livre relié
- Neuf

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Machine Learning Based Air Traffic Surveillance System Using Image Processing analyses how advanced machine learning algorithms and image processing technologies are revolutionising air-traffic management. By integrating real-time visual data analysis with sophisticated artificial intelligence techniques, this book highlights the potential to enhance situational awareness, safety, and efficiency in managing increasingly complex and congested airspaces. It delves into the use of convolutional neural networks (CNNs) and deep learning models to identify, track, and analyse aircraft movements, offering precise and actionable insights for air-traffic controllers.This comprehensive resource combines theoretical foundations with practical applications, including real-world case studies and discussions on system implementation. It addresses critical aspects such as object detection, anomaly identification, and trajectory prediction, alongside regulatory, ethical, and cybersecurity considerations. With its blend of cutting-edge research and practical insights, this book is an invaluable guide for professionals, researchers, and students in aerospace engineering, artificial intelligence, and computer vision, providing a roadmap for advancing air-traffic surveillance and management in the era of intelligent systems.…
N° de réf. du vendeur LU-9781805920632
- Titre
- Machine Learning Based Air Traffic Surveillance System Using Image Processing
- Auteur
- Faizan Ahmad
- Éditeur
- Emerald Publishing Limited, GB
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Hardback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1805920634
- ISBN à 13 chiffres
- 9781805920632
- Poids de l'article
- 530 grammes
Machine Learning Based Air Traffic Surveillance System Using Image Processing analyses how advanced machine learning algorithms and image processing technologies are revolutionising air-traffic management. By integrating real-time visual data analysis with sophisticated artificial intelligence techniques, this book highlights the potential to enhance situational awareness, safety, and efficiency in managing increasingly complex and congested airspaces. It delves into the use of convolutional neural networks (CNNs) and deep learning models to identify, track, and analyse aircraft movements, offering precise and actionable insights for air-traffic controllers.
This comprehensive resource combines theoretical foundations with practical applications, including real-world case studies and discussions on system implementation. It addresses critical aspects such as object detection, anomaly identification, and trajectory prediction, alongside regulatory, ethical, and cybersecurity considerations. With its blend of cutting-edge research and practical insights, this book is an invaluable guide for professionals, researchers, and students in aerospace engineering, artificial intelligence, and computer vision, providing a roadmap for advancing air-traffic surveillance and management in the era of intelligent systems.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Jay Kumar Pandey is an Assistant Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering at Shri Ramswaroop Memorial University, Barabanki (U.P.), India.
Mritunjay Rai is an Assistant Professor in Department of ECE in Shri Ramswaroop Memorial University, Barabanki (U.P.), India.
Faizan Ahmad is a Lecturer in Computer Science and/or Games Development at Cardiff School of Technologies, Cardiff Metropolitan University, UK.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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