本文關(guān)鍵詞：基于圖像識(shí)別的航空器場(chǎng)面運(yùn)行監(jiān)視技術(shù)研究

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【摘要】：機(jī)場(chǎng)是民航交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)設(shè)施,承擔(dān)著航空器的起飛、著陸及地面活動(dòng)。近年來(lái)我國(guó)機(jī)場(chǎng)航空器起降架次、場(chǎng)面運(yùn)行數(shù)量不斷增加,極易發(fā)生擁堵,造成機(jī)場(chǎng)容量瓶頸及安全隱患。有效地監(jiān)視航空器起、降、滑行等事件,是提高機(jī)場(chǎng)運(yùn)行效率、保證運(yùn)行安全的必要手段。目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)日趨成熟,能夠滿足機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面的監(jiān)視要求,而且攝像機(jī)價(jià)格便宜,可以降低機(jī)場(chǎng)監(jiān)視成本。鑒于此,本文基于圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面航空器運(yùn)行方面的理論及應(yīng)用進(jìn)行研究,主要的工作及研究?jī)?nèi)容如下:1、根據(jù)機(jī)場(chǎng)監(jiān)視場(chǎng)景的特點(diǎn),對(duì)比分析了目前常用的幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。采用自適應(yīng)背景更新模型作為本文檢測(cè)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的算法,并每隔固定周期重構(gòu)背景,更新監(jiān)視場(chǎng)景信息。2、針對(duì)航空器運(yùn)動(dòng)過(guò)程中經(jīng)過(guò)背景差異較大,提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)閾值分割的方法,實(shí)時(shí)計(jì)算分割閾值,采用形態(tài)學(xué)的方法,填補(bǔ)目標(biāo)斷裂和空洞。3、考慮到相鄰兩幀同一個(gè)目標(biāo)特征變化較小,建立位置、大小、形狀三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),計(jì)算相鄰幀之間的各個(gè)目標(biāo)的評(píng)價(jià)函數(shù),完成目標(biāo)在幀間的匹配,跟蹤機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面運(yùn)行多架航空器。4、提出一種航空器離場(chǎng)時(shí)刻識(shí)別方法。在圖像中定義跑道滑行監(jiān)視區(qū),分別建立航空器由遠(yuǎn)及近和由近及遠(yuǎn)兩種離場(chǎng)時(shí)刻識(shí)別模型。5、提出一種航空器著陸時(shí)刻識(shí)別方法。采用HSV色彩模型分割跑道區(qū)域作為索引矩陣,結(jié)合航空器的著陸航跡,識(shí)別航空器的落地時(shí)刻。6、提出一種著陸階段航空器風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法。建立航空器滑行運(yùn)動(dòng)模型,采用卡爾曼濾波計(jì)算航空器正常滑行航跡與檢測(cè)的航跡對(duì)比,識(shí)別危險(xiǎn)著陸航跡。利用天津?yàn)I海國(guó)際機(jī)場(chǎng)和朝陽(yáng)通航機(jī)場(chǎng)采集的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視視頻驗(yàn)證,本文的研究結(jié)果是有效的。能夠?yàn)楣苤迫藛T的決策提供輔助支持。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面監(jiān)視 圖像識(shí)別算法 多目標(biāo)跟蹤 離場(chǎng)時(shí)刻識(shí)別 著陸風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V355;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 研究意義及背景10
• 1.2 監(jiān)視技術(shù)概述10-13
• 1.2.1 場(chǎng)面監(jiān)視技術(shù)10-11
• 1.2.2 視頻監(jiān)視技術(shù)研究11-13
• 1.3 基于視頻信息的航空器場(chǎng)面監(jiān)視技術(shù)綜述13-17
• 1.3.1 國(guó)外研究概況13-16
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究概況16-17
• 1.3.3 小結(jié)17
• 1.4 研究目標(biāo)及內(nèi)容17-19
• 第二章 場(chǎng)面運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)跟蹤理論及相關(guān)技術(shù)19-35
• 2.1 概述19
• 2.2 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)19-29
• 2.2.1 光流及改進(jìn)算法19-23
• 2.2.2 幀差及改進(jìn)算法23-26
• 2.2.3 背景減法及改進(jìn)算法26-28
• 2.2.4 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法總結(jié)28-29
• 2.3 背景圖像重構(gòu)29-30
• 2.4 機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面多目標(biāo)跟蹤30-34
• 2.4.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)特征30-31
• 2.4.2 特征匹配31-32
• 2.4.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡提取32-33
• 2.4.4 多目標(biāo)跟蹤實(shí)例33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第三章 監(jiān)視目標(biāo)分割35-46
• 3.1 概述35
• 3.2 閾值分割35-40
• 3.2.1 迭代閾值選擇法35-36
• 3.2.2 最小誤差均方法36-37
• 3.2.3 類間方差法37-39
• 3.2.4 改進(jìn)自適應(yīng)閾值分割39-40
• 3.3 形態(tài)學(xué)圖像處理40-43
• 3.3.1 腐蝕40-41
• 3.3.2 膨脹41-42
• 3.3.3 閉運(yùn)算42-43
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析43-45
• 3.4.1 閾值選取方法對(duì)比43-44
• 3.4.2 抗噪性分析44
• 3.4.3 分割效果44-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 航空器起飛識(shí)別方法46-56
• 4.1 概述46
• 4.2 跑道監(jiān)視區(qū)46-50
• 4.2.1 攝像機(jī)光學(xué)成像模型46-48
• 4.2.2 跑道監(jiān)視區(qū)域模型48-50
• 4.3 離場(chǎng)時(shí)刻識(shí)別模型50-53
• 4.3.1 航空器由遠(yuǎn)及近離場(chǎng)模型50-52
• 4.3.2 航空器由近及遠(yuǎn)離場(chǎng)模型52-53
• 4.4 天津?yàn)I海國(guó)際機(jī)場(chǎng)實(shí)例驗(yàn)證53-55
• 4.4.1 視頻監(jiān)視區(qū)53
• 4.4.2 算法驗(yàn)證53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 航空器著陸及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法56-68
• 5.1 概述56
• 5.2 航空器著陸判斷模型56-62
• 5.2.1 彩色空間模型56-59
• 5.2.2 基于HVS彩色模型的跑道分割59-62
• 5.3 航空器著陸風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別62-65
• 5.3.1 航空器落地判別方法62
• 5.3.2 基于卡爾曼濾波的航空器滑行模型62-64
• 5.3.3 著陸彈跳識(shí)別方法64-65
• 5.4 朝陽(yáng)通航機(jī)場(chǎng)實(shí)例驗(yàn)證65-67
• 5.4.1 攝像監(jiān)視區(qū)域65
• 5.4.2 算法驗(yàn)證65-67
• 5.4.3 誤差分析67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 第六章 結(jié)論及展望68-70
• 6.1 結(jié)論68
• 6.2 展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 作者簡(jiǎn)介77-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目78-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文79

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