隨著我國(guó)民用航空運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展,機(jī)場(chǎng)機(jī)動(dòng)區(qū)日益擴(kuò)大,場(chǎng)面交通情況變得更加復(fù)雜,給塔臺(tái)管制工作帶來(lái)了很大壓力。為了減輕管制壓力,有效的保障場(chǎng)面的飛行安全,空管部分常采用場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)、多點(diǎn)定位等系統(tǒng),輔助塔臺(tái)管制員及時(shí)掌握?qǐng)雒娼煌ㄇ闆r。但是,該類監(jiān)視系統(tǒng)具有高昂的設(shè)備成本及維護(hù)費(fèi),對(duì)于中小型機(jī)場(chǎng)無(wú)法負(fù)擔(dān),而基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面飛機(jī)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)具有成本低、盲區(qū)小、顯示直觀等優(yōu)點(diǎn),成為了較好的替代系統(tǒng),也可以應(yīng)用于民航機(jī)場(chǎng)的遠(yuǎn)程指揮、防跑道侵入等方面。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面飛機(jī)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng),能夠輔助塔臺(tái)管制員能清晰、直觀地監(jiān)視機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面飛機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),提高了監(jiān)視工作效率,保障了空管部門的安全運(yùn)行。首先,本文將基于深度學(xué)習(xí)模型的YOLO v3（You Only Look Oncev3）算法應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面飛機(jī)檢測(cè)領(lǐng)域。其次,結(jié)合Kalman濾波、匈牙利算法實(shí)現(xiàn)視頻飛機(jī)的跟蹤。最后,將飛機(jī)跟蹤信息與自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視系統(tǒng)（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,簡(jiǎn)寫:ADS-B）數(shù)據(jù)融合顯示,使得場(chǎng)面視頻飛機(jī)上顯示跟蹤框和對(duì)應(yīng)的航班信息。本文主要工作有:（1... 

【文章來(lái)源】：寧夏大學(xué)寧夏回族自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－３?ＹＯＬＯ檢測(cè)算法流程??

—??Ｇｒｉｄ?ｂｏｕｎｄｉｎｇ?ｂｏｘ??圖２－３?ＹＯＬＯ檢測(cè)算法流程??圖２－３所示為ＹＯＬＯ檢測(cè)算法流程。首先將輸入圖像規(guī)整到網(wǎng)絡(luò)要求的輸入尺度，符合１３ｘ１３??網(wǎng)格的要求。然后輸入ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)，由ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)輸出網(wǎng)格類別和每個(gè)網(wǎng)格的目標(biāo)框及其對(duì)應(yīng)的可??信度分?jǐn)?shù)。再對(duì)網(wǎng)格的目標(biāo)框進(jìn)行非極大抑制，獲取可信度分?jǐn)?shù)最高的預(yù)測(cè)框。最后計(jì)算結(jié)果置??信分?jǐn)?shù)，并與閾值比較，篩選滿足要求的預(yù)測(cè)框［３２］。??ＹＯＬＯ模型在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)，首先，將輸入的圖像規(guī)整到網(wǎng)絡(luò)要求的輸入尺度。然后，將規(guī)整??后的圖像分割成１３ｘ１３的網(wǎng)格（圖３中左圖），采用有目標(biāo)中心出現(xiàn)的網(wǎng)格來(lái)負(fù)責(zé)目標(biāo)檢測(cè)，每個(gè)??網(wǎng)格負(fù)責(zé)生成Ｂ個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)框和對(duì)應(yīng)的Ｂ個(gè)可信度分?jǐn)?shù)（圖３中下圖），每個(gè)輸出目標(biāo)框包含４個(gè)??－７?－??

?寧夏大學(xué)碩士學(xué)位論文??Ｃ、航跡與航跡關(guān)聯(lián)：用于航跡融合，局部航跡開(kāi)４成全局航跡。??多目標(biāo)跟蹤的基本原理，如圖２－５所示。－多目標(biāo)跟蹤主要包含的要素有：跟蹤起始與終結(jié)、??跟蹤門的規(guī)則、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤維持等。??在多目標(biāo)跟蹤算法中，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是整個(gè)算法中最為關(guān)鍵一步。主要?dú)w功于傳感器輸出的目標(biāo)??狀態(tài)觀測(cè)值具有不確定性，多目標(biāo)跟蹤所處環(huán)境的復(fù)雜性。實(shí)際的傳感器無(wú)法像理想狀態(tài)一樣，??存在測(cè)量無(wú)法和缺少先目標(biāo)跟蹤先驗(yàn)知識(shí)的問(wèn)題。目標(biāo)跟蹤的數(shù)量通常是根據(jù)觀測(cè)值和算法預(yù)測(cè)??預(yù)估出的，事先無(wú)法從觀測(cè)值進(jìn)行精確獲取，且易出現(xiàn)虛假目標(biāo)的干擾。上述原因致使目標(biāo)狀態(tài)??觀測(cè)值與真實(shí)目標(biāo)狀態(tài)值間的對(duì)應(yīng)關(guān)系難以確定。因此，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是多目標(biāo)跟蹤算法中最為關(guān)鍵??和重要的一步。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的一般過(guò)程如圖２－６所示［７１］。??—觀激一？門限過(guò)濾?——？關(guān)Ｗ陣?——？關(guān)??ｆ?ｆ??設(shè)聯(lián)聯(lián)門限確量關(guān)棚定獅Ｊ??確定關(guān)聯(lián)門＾??圖２－６數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的過(guò)程??例：如圖２－７，有兩個(gè)實(shí)體＂和七，三個(gè)測(cè)量Ｚ！、Ｚ２和Ｚ３，對(duì)測(cè)量與實(shí)體進(jìn)行關(guān)聯(lián)。??Ｙ??Ａｉ?（？Ｚｉ）?Ａｉ?）??？Ｚｉ???？??Ｘ??圖２－７實(shí)體Ａ１、Ａ２的關(guān)聯(lián)??１、

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于YOLO v3的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面飛機(jī)檢測(cè)方法[J]. 郭進(jìn)祥,劉立波,徐峰,鄭斌.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(19)
[2]遙感圖像中飛機(jī)的改進(jìn)YOLOv3實(shí)時(shí)檢測(cè)算法[J]. 戴偉聰,金龍旭,李國(guó)寧,鄭志強(qiáng).  光電工程. 2018(12)
[3]結(jié)合Kalman濾波的時(shí)空上下文目標(biāo)跟蹤算法[J]. 張新堃,黃山.  電光與控制. 2018(11)
[4]改進(jìn)YOLO V3遙感圖像飛機(jī)識(shí)別應(yīng)用[J]. 鄭志強(qiáng),劉妍妍,潘長(zhǎng)城,李國(guó)寧.  電光與控制. 2019(04)
[5]智能化空管技術(shù)研究與展望[J]. 楊紅雨,楊波,武喜萍,余靜.  工程科學(xué)與技術(shù). 2018(04)
[6]基于優(yōu)化YOLO方法機(jī)場(chǎng)跑道目標(biāo)檢測(cè)[J]. 蔡成濤,吳科君,嚴(yán)勇杰.  指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2018(03)
[7]應(yīng)用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)場(chǎng)及機(jī)場(chǎng)內(nèi)飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)[J]. 李耀龍,張永科,羅鎮(zhèn)寶.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(03)
[8]基于改進(jìn)Faster R-CNN的空中目標(biāo)檢測(cè)[J]. 馮小雨,梅衛(wèi),胡大帥.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2018(06)
[9]基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的高分辨遙感影像目標(biāo)檢測(cè)[J]. 徐逸之,姚曉婧,李祥,周楠,胡媛.  測(cè)繪通報(bào). 2018(01)
[10]民用機(jī)場(chǎng)滑行道交叉口飛機(jī)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 解錕,李峰,李雄.  民航學(xué)報(bào). 2018(01)

碩士論文
[1]基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D]. 顏慧芳.南京郵電大學(xué) 2018
[2]某空管演示項(xiàng)目的進(jìn)度管理研究[D]. 陳帥.電子科技大學(xué) 2018
[3]ADS-B數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 紀(jì)宸.西安電子科技大學(xué) 2018
[4]基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜交通視頻的多目標(biāo)跟蹤[D]. 張宏慧.北京交通大學(xué) 2018
[5]飛行器目標(biāo)視覺(jué)定姿定位算法的研究[D]. 晏開(kāi)云.電子科技大學(xué) 2018
[6]基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)場(chǎng)場(chǎng)面目標(biāo)檢測(cè)[D]. 余良凱.電子科技大學(xué) 2018
[7]基于多監(jiān)視源的跑道入侵防御技術(shù)研究[D]. 許峰.南京航空航天大學(xué) 2018
[8]場(chǎng)面監(jiān)視雷達(dá)數(shù)據(jù)處理研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張煉.電子科技大學(xué) 2017
[9]機(jī)場(chǎng)進(jìn)出港電子進(jìn)程單的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 齊劍鋒.大連理工大學(xué) 2016
[10]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[D]. 焦陽(yáng).中國(guó)民航大學(xué) 2016



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