機(jī)場地面事故每年給航空公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,其中大部分都發(fā)生在停機(jī)口區(qū)域。高級可視泊位引導(dǎo)系統(tǒng)提供了一種自動的飛機(jī)停泊方式,可以減少人為因素引起的事故,已被證明大大減少了登機(jī)口事故的數(shù)量。目前廣泛應(yīng)用的高級可視泊位引導(dǎo)系統(tǒng)大多采用三維激光技術(shù),但是激光設(shè)備構(gòu)造比較復(fù)雜,穩(wěn)定性不高,因此維護(hù)成本也較高。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的成熟,有的系統(tǒng)將激光技術(shù)和計算視覺技術(shù)結(jié)合起來,以改進(jìn)系統(tǒng)的性能,而完全采用計算機(jī)視覺技術(shù)的泊位系統(tǒng)非常少,所以基于計算機(jī)視覺的飛行器定姿定位算法具有一定創(chuàng)新性和研究意義。本文在深入研究計算機(jī)視覺中的各種圖像分割技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合飛機(jī)泊位過程的特點(diǎn),利用圖像分割找出飛機(jī)在圖像中的準(zhǔn)確位置后,轉(zhuǎn)換為飛機(jī)在機(jī)場中的相對位置,從而計算出飛機(jī)的方位信息和停止距離信息。主要研究內(nèi)容如下:提出一種將閾值方法和圖割方法相結(jié)合的圖像分割算法。首先檢測出飛機(jī)引擎,根據(jù)引擎位置確定飛機(jī)的前輪大致區(qū)域,然后在此區(qū)域內(nèi)利用閾值分割方法初步分割出飛機(jī)前輪,最后利用圖割算法進(jìn)行精細(xì)分割,確定輪胎的準(zhǔn)確位置。實(shí)驗表明該算法有效的將自動分割方法和交互式分割方法結(jié)合起來。一方面,通過閾值分割算法大大縮...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 飛行器目標(biāo)視覺定姿定位算法的研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展
    1.3 本論文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 圖像分割算法概述
    2.1 基于閾值的分割方法
        2.1.1 P參數(shù)法
        2.1.2 峰谷法
        2.1.3 最大類間方差法
    2.2 基于邊緣的分割方法
    2.3 基于區(qū)域的分割方法
    2.4 基于圖論的分割方法
    2.5 基于活動輪廓模型的分割方法
    2.6 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于閾值和圖割的圖像分割算法
    3.1 飛機(jī)引擎檢測
        3.1.1 Hough變換
        3.1.2 定位目標(biāo)區(qū)域
    3.2 初步分割
        3.2.1 圖像預(yù)處理
        3.2.2 閾值分割算法
        3.2.3 初步分割效果
    3.3 精細(xì)分割
        3.3.1 圖與網(wǎng)絡(luò)流
        3.3.2 最大流最小割問題
        3.3.3 GrabCut
        3.3.4 精細(xì)分割效果
    3.4 本章小結(jié)
第四章 飛機(jī)定姿定位算法
    4.1 標(biāo)定方法概述
    4.2 單應(yīng)變換
    4.3 定姿定位算法
    4.4 算法驗證
        4.4.1 機(jī)場平面坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為像素坐標(biāo)
        4.4.2 像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為地面坐標(biāo)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論
    5.1 本文的主要貢獻(xiàn)
    5.2 下一步工作的展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間的研究成果



本文編號：3811209