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## lhrNet:一个源于飞机观察的机器学习项目
比利·摩尔在希思罗机场附近为期一年的实习期间,注意到跑道运营会随着时间变化,影响他办公室的视野。他对手动检查Flightradar24等航班跟踪应用程序以了解当前机场“状态”(起飞/降落配置)感到沮丧,他设想了一个可以直接显示此信息的简单网站。
这促成了lhrNet的创建,该项目利用机器学习来分类希思罗机场的运营状态。摩尔使用OpenSky Network数据创建了一个基于网格的飞机位置“图像”,将问题视为图像分类。一个小型TensorFlow模型,导出为ONNX格式以便在浏览器中进行推理,分析此数据并预测当前的跑道配置。
尽管预算为零,该项目已在[lhr.billyedmoore.com](lhr.billyedmoore.com)成功启动,并以最少的维护可靠运行。虽然lhrNet并未广泛流行,但它提供了一个宝贵的学习经验,结合了数据处理、机器学习、前端开发和压缩技术来解决一个个人问题。该项目的代码可在GitHub上找到。
## 动画 AVIF:GIF 的替代品
作者推崇动画 AVIF 文件作为 GIF 的更优替代方案,理由是 AVIF 针对现代网络进行了更好的优化。虽然 GIF 具有其魅力,但 AVIF 动画提供了一种更高效的格式。
使用 FFMPEG 可以创建动画 AVIF。该过程涉及将视频源(或现有的 GIF)转换为 Y4M 中间文件,然后使用 `libsvtav1` 编解码器将其编码为 AVIF。关键的 FFMPEG 命令调整帧率(例如 `fps=15`)和缩放视频尺寸(例如 `scale=720:-1`)以进行优化。
值得注意的是,作者在 2025 年 12 月在 Debian 13 上直接编码为 AVIF 时遇到了问题,需要 Y4M 暂存步骤才能成功转换。他们希望未来不再需要此解决方法。本质上,AVIF 动画为循环视觉效果提供了一条有希望的途径,具有改进的性能。