高分辨率遥感图像中机场跑道快速检测方法

在分析机场跑道结构特征的基础上，提出了一种从高分辨率遥感图像中检测机场跑道的方法．具体介绍了嵌入置信度的边缘检测算法和基于线基元的直线提取方法，前者增加了检测结果的可靠性，后者加快了跑道检测速度．最后的实验结果表明本文算法是快速、稳健的．     

LBP特征分类的极化SAR图像机场跑道检测

目的 在极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像中常用直线检测进行机场跑道的识别，但是河流、道路等与机场跑道具有相似直线的地物容易对检测结果造成干扰，出现检测目标难定位、目标模糊、多虚警等问题。为此，本文设计了一种利用目标散射特性结合局部二值模式（local binary patterns，LBP）特征分类的极化SAR图像机场跑道区域检测方法，采用LBP特征对极化SAR图像进行有监督的分类来提取真实的机场区域。方法 首先利用异化散射功率对极化SAR图像进行阈值分割，然后通过形态学处理得到疑似机场跑道区域，同时构建机场跑道和非机场跑道两类训练样本，并提取、统计样本的LBP特征，形成直方图，得到特征向量训练支持向量机（support vector machine，SVM）二分类器，其中SVM二分类器采用了径向基函数（radial basis function，RBF）核函数；接着对疑似机场跑道区域构建LBP特征，送入SVM二分类器中分类，对机场跑道进行检测识别，最终得到真实的机场跑道区域。结果 利用UAVSAR（uninhabited aerial vehicle synthetic aperture radar）系统采集的7幅极化SAR图像数据进行实验检测，并选取基于几何特征辨识跑道的两种算法进行对比，3种方法均有效检测出了7幅场景中的真实跑道，但是本文方法在7幅数据中总的虚警和漏警个数均为1，而两种对比算法中的虚警个数分别为2和11、漏警个数分别为8和1。结论 本文方法不仅能有效检测出机场跑道区域，且检测效果更好，计算量较小，虚警和漏警率低，效率更高。     

基于边界跟踪SAR图像机场跑道检测方法

本文针对机场跑道成像的线状结构和高灰度值的特征,提出了一种从SAR图像中检测机场跑道的方法.具体介绍了用跑道特征检测算子检测跑道边缘和基于边界跟踪的直线提取方法.实验结果表明,该算法有效地克服在边缘检测和直线提取过程中的噪声影响,提高了检测的速度和准确性.     

基于LSD检测的无人机视觉着陆定位算法

针对复杂电磁和拒止环境下固定翼无人机自主着陆应用场景,提出了一种基于LSD(Line Segment Detector)的飞机着陆跑道检测和定位的方法;根据机场数据特点,构建机场跑道数据模型,并对数据进行标定和预处理,采用LSD直线检测算法以提高检测时间,采用蒙版技术以提高跑道的检测精度,通过检测得到机场跑道线在图像坐标系下的信息;根据相机成像原理推导出基于线检测的PNP(Perspective-n-Points)定位算法,从而求出飞机相对于跑道的位置;分别在视景仿真环境和真实机场环境进行检测和定位解算,结果表明本文设计的算法满足无人机着陆定位的实时性要求。     

统计的Hough变换在机场遥感图像分割中的应用

提出一种基于统计方法的Hough变换来进行机场遥感图像的机场定位和相关区域分割的方法。该算法根据机场跑道在整修波段所具有的不同灰度特征以及机场跑道的直线特征来进行机场跑道定位，然后利用区域生长法在跑道的关键点处进行区域生长，并对结果进行定位。实验表明该算法获得了很好的效果，具有一定的推广应用价值。     

基于混合高斯和帧间差分的机场跑道入侵检测

入侵机场跑道的威胁目标检测,难点在于算法的高精度和实时性.针对传统混合高斯背景差分运动目标检测算法自适应性较差的缺点,提出一种混合高斯背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法,将帧间差分的结果反馈到混合高斯模型中,实现光线突变时高斯模型快速收敛,再进行图像后处理以获得精准的运动威胁目标.在Matlab仿真平台上进行实验,结果表明,提出的算法兼顾了检测的速度和精度,分别可达l0-1秒级和像素级,满足了入侵机场跑道的威胁目标检测的需求,为机场终端区跑道入侵检测提供了有效的方法.     

基于OpenCV的机场跑道异物检测系统设计与研究

机场跑道的异物对飞机起降过程的安全带来非常大的威胁,所以机场跑道的异物精确检测已经成为保障飞机飞行安全一个非常重大的问题。文章主要从软硬件两个部分来研究了机场跑道异物检测系统,主要包括了机场道路监控中心和应急中心两个服务平台,重点分析了采用Camshift目标跟踪算法并应用在系统中,从而实现了监控系统前景目标识别和多目标跟踪两大功能;最后在windows系统下做了测试实验,以VS2008为实验环境,采用OpenCV函数库开发一款机场跑道异物监控系统;通过实验结果的分析,该软件系统可靠性高,运行稳定,满足了识别精确度高和跟踪实时可靠的要求,显示系统具有较高的检测精确机场跑道异物检测系统设计度,为机场跑道放入侵监测系统更深入的理论研究和进一步的实际应用提供了方便。     

基于目标识别的机场跑道打击效果评估研究

针对传统的基于变化检测的机场跑道打击效果评估方法的不足,提出了基于目标识别的机场跑道打击效果评估方法。该方法直接在打击后图像上识别出机场跑道目标,然后在打击后图像上提取出跑道局部图像并进行弹坑检测,根据弹坑检测结果对机场跑道毁伤效果进行评估。试验证明该方法有效可行。     

基于改进Hough变换的前视机场跑道识别方法

提出了一种基于Hough变换的前视机场跑道识别算法。该算法基于跑道灰度图的直线边缘特征，利用直线边缘特有的灰度方向和直线方向一致的特点改进了基于二值化边缘点的传统Hough法，并在此基础上实现了复杂背景下的机场跑道识别。真实跑道图像测试表明本算法具有良好的识别效果。     

基于注意力机制的YOLOv5算法在跑道异物检测中的应用

机场跑道异物严重影响飞行安全，针对现有算法对小目标存在误检、漏检等问题，提出一种改进的YOLOv5算法对机场跑道异物进行检测。在YOLOv5的主干网络中添加有效通道注意力（ECA）模块，通过少量参数的增加带来明显的性能增益。将颈部网络中原特征金字塔模块替换为加权双向特征金字塔（BiFPN）网络，实现双向跨尺度连接和加权特征融合。采用EIoU Loss作为损失函数，加快了收敛速度。在FOD-A数据集上的实验表明，改进后的YOLOv5模型均值平均精度（mAP@0.5）指标达到了97.4%，相比于原模型提高了1.6个百分点。     

一个机场跑道的自动识别系统

介绍一个应用于自动识别遥感图象中跑道的原型系统,包括系统结构与识别流程,以及系统中所采用的基于直线特征的建模方法和图象中跑道识别的算法。该算法能够判断机场跑道的存在性与大概位置具有较高的使用价值。最后给出了实验结果。     

跑道毁伤识别中的变化检测研究

在现代战争条件下，能否对机场等境外大纵深重要战略目标的突袭效果进行实时评估，对下一步的作战行动有着至关重要的影响。跑道是机场的重要组成部分，其毁伤前后变化检测是机场封锁效果评估的第一步。对变化检测所面临的问题、检测参数、原理与算法进行了初步探讨，实验结果说明文中采用的相关系数法能够有效地检测到突袭前后航天侦察影像上跑道的有意义变化。     

基于数字摄像头的双轮驱动智能车控制系统设计

介绍一种基于数字摄像头的双轮驱动式智能车控制系统.针对道路中不连续的引导线,改进动态跟踪边缘检测法并提出了预估补偿的方法.针对后轮独立驱动的双驱模型车,采用基于Ackerman转向模型的电子差速算法.实验结果表明此系统能够在引导线不连续的复杂路况中快速、稳定行驶.     

冰雪天气下基于MFOA-LSSVR的跑道温度预测

跑道温度是跑道结冰的重要因素。针对机场跑道温度短时预测问题,提出一种改进果蝇算法优化最小二乘支持向量回归机(MFOA-LSSVR)的跑道温度预测方法。在原始果蝇算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)中引入指数更新函数和距离扩张因子以增强果蝇种群全局寻优能力,避免其陷入局部极小值。同时考虑跑道温度多种影响因素对模型预测精度的影响,选用Spearman相关系数确定跑道温度主要影响特征。以冰雪天气下跑道温度的实际数据,对该模型进行仿真测试。结果显示:与果蝇优化最小二乘支持向量回归机(FOA-LSSVR)、反向传播(Backpropagation, BP)神经网络、机理模型、MFOA-LSSVR单变量模型相比,MFOA-LSSVR预测模型的平均绝对误差至少分别提高了17.24%、25.37%、69.76%和10.88%。实验结果验证了所提方法的有效性和泛化性,能够为跑道温度短时预测提供有效思路。     

改进的机场停泊飞行器目标分割算法

考虑到飞行器目标在整幅图像中所占的比例往往较小,且图像背景复杂,本文提出了一种基于机场区域提取的飞行器目标分割算法.该算法首先利用Hough变换检测直线的特性,定位机场跑道和停机坪的位置,并结合教学形态学等图像处理技术去除了非机场区域;在提取机场区域后,再选择适当的阈值对图像进行分割,最后经过形态学去噪、小区域去除等步骤分割出飞行器目标.实验结果表明,该算法改进了以往机场区域提取算法保留候机楼等附属部分以及提取结果中存在机场区域以外区域的缺点,较好地实现了机场停泊飞行器目标的分割,为下一步准确识别飞行器类型奠定了基础.     

基于灰度特征约束的HT融合策略识别机场目标

针对跑道信息在机场目标识别算法中的重要性,分析了巡航子母弹在实施跑道封锁时对跑道端点信息的需求,给出了机场红外图像的灰度约束先验知识,针对传统霍夫变换无法获取直线端点信息的特点,提出了一种新的基于灰度特征约束的HT附加策略识别算法,对低对比度的红外图像进行了识别,仿真计算结果表明,可以较为有效地获得准确的跑道中点和端点信息。     

求解机场终端区飞机着陆调度问题的遗传算法

空中管制员需为到达的飞机安排跑道并计算着陆时间,以飞机空中延误最小为出发点研究了多跑道的飞机着陆调度问题,约束条件为每架飞机的着陆时间应落在规定的时间窗内及相邻两架飞机应满足最小时间间隔。针对该问题设计了一种遗传算法对问题进行求解,其中染色体由飞机排序链表和跑道链表组成,相应的交叉和变异算子也做了改进设计。仿真实验用数据库OR-Library中的实例验证了该算法的有效性。