基于图像识别的航空器场面运行监视技术研究

发布时间：2017-09-11 06:28

  本文关键词：基于图像识别的航空器场面运行监视技术研究

  更多相关文章： 机场场面监视 图像识别算法 多目标跟踪 离场时刻识别 着陆风险识别

【摘要】：机场是民航交通系统的基础运营设施,承担着航空器的起飞、着陆及地面活动。近年来我国机场航空器起降架次、场面运行数量不断增加,极易发生拥堵,造成机场容量瓶颈及安全隐患。有效地监视航空器起、降、滑行等事件,是提高机场运行效率、保证运行安全的必要手段。目前计算机视觉技术日趋成熟,能够满足机场场面的监视要求,而且摄像机价格便宜,可以降低机场监视成本。鉴于此,本文基于图像识别技术对机场场面航空器运行方面的理论及应用进行研究,主要的工作及研究内容如下:1、根据机场监视场景的特点,对比分析了目前常用的几种运动目标检测算法。采用自适应背景更新模型作为本文检测场景中运动目标的算法,并每隔固定周期重构背景,更新监视场景信息。2、针对航空器运动过程中经过背景差异较大,提出一种改进的自适应阈值分割的方法,实时计算分割阈值,采用形态学的方法,填补目标断裂和空洞。3、考虑到相邻两帧同一个目标特征变化较小,建立位置、大小、形状三个评价指标,计算相邻帧之间的各个目标的评价函数,完成目标在帧间的匹配,跟踪机场场面运行多架航空器。4、提出一种航空器离场时刻识别方法。在图像中定义跑道滑行监视区,分别建立航空器由远及近和由近及远两种离场时刻识别模型。5、提出一种航空器着陆时刻识别方法。采用HSV色彩模型分割跑道区域作为索引矩阵,结合航空器的着陆航迹,识别航空器的落地时刻。6、提出一种着陆阶段航空器风险识别方法。建立航空器滑行运动模型,采用卡尔曼滤波计算航空器正常滑行航迹与检测的航迹对比,识别危险着陆航迹。利用天津滨海国际机场和朝阳通航机场采集的机场场面监视视频验证,本文的研究结果是有效的。能够为管制人员的决策提供辅助支持。
【关键词】：机场场面监视 图像识别算法 多目标跟踪 离场时刻识别 着陆风险识别
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V355;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 研究意义及背景10
• 1.2 监视技术概述10-13
• 1.2.1 场面监视技术10-11
• 1.2.2 视频监视技术研究11-13
• 1.3 基于视频信息的航空器场面监视技术综述13-17
• 1.3.1 国外研究概况13-16
• 1.3.2 国内研究概况16-17
• 1.3.3 小结17
• 1.4 研究目标及内容17-19
• 第二章 场面运行目标检测跟踪理论及相关技术19-35
• 2.1 概述19
• 2.2 运动目标检测19-29
• 2.2.1 光流及改进算法19-23
• 2.2.2 帧差及改进算法23-26
• 2.2.3 背景减法及改进算法26-28
• 2.2.4 运动目标检测算法总结28-29
• 2.3 背景图像重构29-30
• 2.4 机场场面多目标跟踪30-34
• 2.4.1 运动目标特征30-31
• 2.4.2 特征匹配31-32
• 2.4.3 运动目标轨迹提取32-33
• 2.4.4 多目标跟踪实例33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 监视目标分割35-46
• 3.1 概述35
• 3.2 阈值分割35-40
• 3.2.1 迭代阈值选择法35-36
• 3.2.2 最小误差均方法36-37
• 3.2.3 类间方差法37-39
• 3.2.4 改进自适应阈值分割39-40
• 3.3 形态学图像处理40-43
• 3.3.1 腐蚀40-41
• 3.3.2 膨胀41-42
• 3.3.3 闭运算42-43
• 3.4 实验结果分析43-45
• 3.4.1 阈值选取方法对比43-44
• 3.4.2 抗噪性分析44
• 3.4.3 分割效果44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 航空器起飞识别方法46-56
• 4.1 概述46
• 4.2 跑道监视区46-50
• 4.2.1 摄像机光学成像模型46-48
• 4.2.2 跑道监视区域模型48-50
• 4.3 离场时刻识别模型50-53
• 4.3.1 航空器由远及近离场模型50-52
• 4.3.2 航空器由近及远离场模型52-53
• 4.4 天津滨海国际机场实例验证53-55
• 4.4.1 视频监视区53
• 4.4.2 算法验证53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第五章 航空器着陆及风险识别方法56-68
• 5.1 概述56
• 5.2 航空器着陆判断模型56-62
• 5.2.1 彩色空间模型56-59
• 5.2.2 基于HVS彩色模型的跑道分割59-62
• 5.3 航空器着陆风险识别62-65
• 5.3.1 航空器落地判别方法62
• 5.3.2 基于卡尔曼滤波的航空器滑行模型62-64
• 5.3.3 着陆弹跳识别方法64-65
• 5.4 朝阳通航机场实例验证65-67
• 5.4.1 摄像监视区域65
• 5.4.2 算法验证65-67
• 5.4.3 误差分析67
• 5.5 本章小结67-68
• 第六章 结论及展望68-70
• 6.1 结论68
• 6.2 展望68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-77
• 作者简介77-78
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目78-79
• 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文79

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