基于深度学习的机场场面飞机检测跟踪系统设计与实现

发布时间：2021-03-20 17:16

　　随着我国民用航空运输业的快速发展,机场机动区日益扩大,场面交通情况变得更加复杂,给塔台管制工作带来了很大压力。为了减轻管制压力,有效的保障场面的飞行安全,空管部分常采用场面监视雷达、多点定位等系统,辅助塔台管制员及时掌握场面交通情况。但是,该类监视系统具有高昂的设备成本及维护费,对于中小型机场无法负担,而基于深度学习的机场场面飞机检测跟踪系统具有成本低、盲区小、显示直观等优点,成为了较好的替代系统,也可以应用于民航机场的远程指挥、防跑道侵入等方面。本文设计并实现了机场场面飞机检测跟踪系统,能够辅助塔台管制员能清晰、直观地监视机场场面飞机运动状态,提高了监视工作效率,保障了空管部门的安全运行。首先,本文将基于深度学习模型的YOLO v3（You Only Look Oncev3）算法应用于机场场面飞机检测领域。其次,结合Kalman滤波、匈牙利算法实现视频飞机的跟踪。最后,将飞机跟踪信息与自动相关监视系统（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,简写:ADS-B）数据融合显示,使得场面视频飞机上显示跟踪框和对应的航班信息。本文主要工作有:（1... 

【文章来源】：宁夏大学宁夏回族自治区 211工程院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

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图２－３?ＹＯＬＯ检测算法流程??

—??Ｇｒｉｄ?ｂｏｕｎｄｉｎｇ?ｂｏｘ??图２－３?ＹＯＬＯ检测算法流程??图２－３所示为ＹＯＬＯ检测算法流程。首先将输入图像规整到网络要求的输入尺度，符合１３ｘ１３??网格的要求。然后输入ＣＮＮ网络，由ＣＮＮ网络输出网格类别和每个网格的目标框及其对应的可??信度分数。再对网格的目标框进行非极大抑制，获取可信度分数最高的预测框。最后计算结果置??信分数，并与阈值比较，筛选满足要求的预测框［３２］。??ＹＯＬＯ模型在训练网络时，首先，将输入的图像规整到网络要求的输入尺度。然后，将规整??后的图像分割成１３ｘ１３的网格（图３中左图），采用有目标中心出现的网格来负责目标检测，每个??网格负责生成Ｂ个预测目标框和对应的Ｂ个可信度分数（图３中下图），每个输出目标框包含４个??－７?－??

?宁夏大学硕士学位论文??Ｃ、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹开４成全局航迹。??多目标跟踪的基本原理，如图２－５所示。－多目标跟踪主要包含的要素有：跟踪起始与终结、??跟踪门的规则、数据关联、跟踪维持等。??在多目标跟踪算法中，数据关联是整个算法中最为关键一步。主要归功于传感器输出的目标??状态观测值具有不确定性，多目标跟踪所处环境的复杂性。实际的传感器无法像理想状态一样，??存在测量无法和缺少先目标跟踪先验知识的问题。目标跟踪的数量通常是根据观测值和算法预测??预估出的，事先无法从观测值进行精确获取，且易出现虚假目标的干扰。上述原因致使目标状态??观测值与真实目标状态值间的对应关系难以确定。因此，数据关联是多目标跟踪算法中最为关键??和重要的一步。数据关联的一般过程如图２－６所示［７１］。??—观激一？门限过滤?——？关Ｗ阵?——？关??ｆ?ｆ??设联联门限确量关棚定獅Ｊ??确定关联门＾??图２－６数据关联的过程??例：如图２－７，有两个实体＂和七，三个测量Ｚ！、Ｚ２和Ｚ３，对测量与实体进行关联。??Ｙ??Ａｉ?（？Ｚｉ）?Ａｉ?）??？Ｚｉ???？??Ｘ??图２－７实体Ａ１、Ａ２的关联??１、

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于YOLO v3的机场场面飞机检测方法[J]. 郭进祥,刘立波,徐峰,郑斌.  激光与光电子学进展. 2019(19)
[2]遥感图像中飞机的改进YOLOv3实时检测算法[J]. 戴伟聪,金龙旭,李国宁,郑志强.  光电工程. 2018(12)
[3]结合Kalman滤波的时空上下文目标跟踪算法[J]. 张新堃,黄山.  电光与控制. 2018(11)
[4]改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用[J]. 郑志强,刘妍妍,潘长城,李国宁.  电光与控制. 2019(04)
[5]智能化空管技术研究与展望[J]. 杨红雨,杨波,武喜萍,余静.  工程科学与技术. 2018(04)
[6]基于优化YOLO方法机场跑道目标检测[J]. 蔡成涛,吴科君,严勇杰.  指挥信息系统与技术. 2018(03)
[7]应用深度卷积神经网络的机场及机场内飞机目标识别技术[J]. 李耀龙,张永科,罗镇宝.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(03)
[8]基于改进Faster R-CNN的空中目标检测[J]. 冯小雨,梅卫,胡大帅.  光学学报. 2018(06)
[9]基于全卷积网络的高分辨遥感影像目标检测[J]. 徐逸之,姚晓婧,李祥,周楠,胡媛.  测绘通报. 2018(01)
[10]民用机场滑行道交叉口飞机运行安全风险研究[J]. 解锟,李峰,李雄.  民航学报. 2018(01)

硕士论文
[1]基于压缩感知的目标跟踪技术研究[D]. 颜慧芳.南京邮电大学 2018
[2]某空管演示项目的进度管理研究[D]. 陈帅.电子科技大学 2018
[3]ADS-B数据处理系统设计与实现[D]. 纪宸.西安电子科技大学 2018
[4]基于深度学习的复杂交通视频的多目标跟踪[D]. 张宏慧.北京交通大学 2018
[5]飞行器目标视觉定姿定位算法的研究[D]. 晏开云.电子科技大学 2018
[6]基于深度学习的机场场面目标检测[D]. 余良凯.电子科技大学 2018
[7]基于多监视源的跑道入侵防御技术研究[D]. 许峰.南京航空航天大学 2018
[8]场面监视雷达数据处理研究与实现[D]. 张炼.电子科技大学 2017
[9]机场进出港电子进程单的研究与实现[D]. 齐剑锋.大连理工大学 2016
[10]基于图像识别的航空器场面运行监视技术研究[D]. 焦阳.中国民航大学 2016



本文编号：3091365