【摘要】：航空運(yùn)輸作為一種快速高效的運(yùn)輸方式,在交通出行領(lǐng)域具有重要地位,如今越來越多的機(jī)場正在新建或改造。航空運(yùn)輸?shù)陌踩砸恢笔侨藗冎攸c(diǎn)關(guān)注的話題。由于飛機(jī)起降過程速度非�？�,跑道上的任何外來異物都可能對飛機(jī)的起降安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅,及時(shí)檢測并清理機(jī)場跑道外來異物是保障飛機(jī)起降安全的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的機(jī)場跑道異物檢測方法是依靠人工徒步巡查,這種方式不僅效率低而且難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的異物,造成較大安全隱患,因而迫切需要高度智能化的自動檢測系統(tǒng)。本文針對這一需求,開展了基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)場跑道異物檢測與識別技術(shù)的研究工作,主要包括:設(shè)計(jì)并構(gòu)建了具有多屬性語義標(biāo)簽的機(jī)場跑道異物檢測數(shù)據(jù)集。針對目前缺乏公開機(jī)場跑道異物檢測數(shù)據(jù)集的問題,根據(jù)機(jī)場跑道異物實(shí)際場景的數(shù)據(jù)分布情況以及深度學(xué)習(xí)的技術(shù)特點(diǎn)設(shè)計(jì)和構(gòu)建了用于機(jī)場跑道異物檢測的數(shù)據(jù)集。最大限度地模擬了真實(shí)環(huán)境下機(jī)場跑道的場景進(jìn)行拍攝,采用通用數(shù)據(jù)集的標(biāo)注準(zhǔn)則定義多屬性語義標(biāo)簽,并采用典型的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集的有效性進(jìn)行了測試驗(yàn)證,結(jié)果表明該數(shù)據(jù)集能夠較好地實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,達(dá)到了較好的檢測效果�；谒⒌臄�(shù)據(jù)集,進(jìn)一步設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于特征融合的機(jī)場跑道異物檢測與多屬性語義識別算法。針對機(jī)場跑道異物形態(tài)各異、小目標(biāo)居多等特點(diǎn),通過設(shè)計(jì)特征融合模塊,充分利用不同感受野特征,實(shí)現(xiàn)對多尺度目標(biāo)的有效檢測。同時(shí)針對實(shí)際場景中對目標(biāo)危險(xiǎn)等級、材料識別等信息的識別需求,為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了多屬性語義識別分支,在檢測定位的同時(shí)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的多屬性識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠?qū)崿F(xiàn)對各類機(jī)場跑道異物的準(zhǔn)確檢測和識別,尤其對于危險(xiǎn)等級高的目標(biāo)有更高的準(zhǔn)確度,因而在實(shí)際應(yīng)用具有更為重要的意義。為了進(jìn)一步提高對機(jī)場跑道異物材料的識別能力,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種基于對抗網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)增廣的材料識別算法。該網(wǎng)絡(luò)采用超越經(jīng)驗(yàn)最小化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練思想,通過對抗樣本數(shù)據(jù)增廣的方式,提高基于特征注意力機(jī)制的殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器訓(xùn)練難度,增強(qiáng)分類性能,取得了顯著優(yōu)于現(xiàn)有算法的效果。
【圖文】：

異物（Foreignobjectdebris，F(xiàn)OD）[1,2]是影響航空安全保障工作的重要因素之一，這種出現(xiàn)在機(jī)場跑道上的任何外來的物質(zhì)、碎屑或小物體都有可能會對航空器的地面運(yùn)行安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅[3,4]。中國民航總局專項(xiàng)調(diào)研顯示，，僅 2007 年 5 月至 2008 年 4 月近一年的時(shí)間，全國就發(fā)生了 4500 多起因?yàn)闄C(jī)場跑道異物導(dǎo)致的飛機(jī)輪胎扎傷事件[5]。在 2000年法國協(xié)和空難[6]中，罪魁禍?zhǔn)资沁z落在機(jī)場跑道上的金屬薄片，該異物扎破飛機(jī)輪胎而引起飛機(jī)墜毀，造成 113 人遇難，如圖 1-1 所示。2019 年 1 月 30 日，印度航空公司一架從蒂魯帕蒂機(jī)場準(zhǔn)備起飛的空客 A321-2000 飛機(jī)在跑道上與外來異物發(fā)生撞擊事件[7]，造成飛機(jī)大面積損壞，飛跑道關(guān)閉 5 個(gè)小時(shí)。美國交通運(yùn)輸研究委員會 2011 年發(fā)布的調(diào)查報(bào)告顯示，全球每年因 FOD 造成的損失約為 12.6 億美元，而由此帶來的航班延誤、中斷起飛、關(guān)閉跑道等問題引起的間接損失，則達(dá) 139 億美元。因此，機(jī)場跑道異物的檢測對航空安全保障工作具有至關(guān)重要的意義[8]。

統(tǒng)工作組WG-83,并于2016年2月發(fā)布了FOD自動檢測系統(tǒng)最低指標(biāo)要規(guī)范相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的開發(fā)工作。國際機(jī)場理事會（Airportsternational,ACI）在其最新的政策中也重點(diǎn)介紹了防止 FOD 發(fā)生的措施傳統(tǒng)的機(jī)場 FOD 檢測技術(shù)通常采用人工拉網(wǎng)式篩查的方式如圖 1-2僅效率低，漏檢率高，成本高，并且不能做到全程實(shí)時(shí)檢測，存在較大患，因此實(shí)現(xiàn) FOD 的自動檢測越來越備受關(guān)注。近年來，一些公司通測、光學(xué)視頻檢測技術(shù)開發(fā)出 FOD 自動檢測系統(tǒng)[10]，如 QinetiQ 的 T[11]，Xsight 的 FODetect[12]和 Stratech 的 iFerret[13]等。雷達(dá)探測雖然具有長，分辨率高等特點(diǎn)，因不能提供所探測物體的顏色特征和直觀的視后續(xù) FOD 的移除工作帶來不便。而基于光學(xué)視頻的 FOD 檢測系統(tǒng)由于像處理領(lǐng)域目標(biāo)檢測技術(shù)的影響，難以對 FOD 的特征進(jìn)行有效的描述測性能尚有較大的提升空間。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V35;TP391.41;TP18

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