2025年12月07日 星期日
利用光學(xué)掃描成像獲取機(jī)場跑道圖像，采用圖像處理及機(jī)器視覺技術(shù)對跑道圖像進(jìn)行智能分析，自動檢測跑道圖像中包含的異常物體，并對物體進(jìn)行定位識別，從而實現(xiàn)全自動的機(jī)場跑道光學(xué)掃描成像自動異物檢測。
光學(xué)成像與輔助照明的配合控制策略，以獲取清晰穩(wěn)定的機(jī)場跑道掃描圖像；機(jī)場跑道基準(zhǔn)圖像的獲取和重構(gòu)技術(shù)；利用機(jī)場跑道掃描成像圖像序列實現(xiàn)場景變化分析，基于基準(zhǔn)圖像與實時圖像實時匹配的異常區(qū)域感知的模型及技術(shù)實現(xiàn)；圖像光照變化及機(jī)場圖像環(huán)境對圖像的干擾規(guī)避和去除技術(shù)研究；基于能量分析的圖像分析異物確認(rèn)方法，實現(xiàn)異物歸屬和分類技術(shù)的研究。
與國際上相關(guān)系統(tǒng)多采用毫米波雷達(dá)、紅外傳感器等方法比較，同類系統(tǒng)異物識別能力最小尺寸為20mm，本系統(tǒng)達(dá)到了最小5mm；該技術(shù)使機(jī)場跑道異物檢測可全天候工作，大大提高了機(jī)場異物檢測的可靠性和實時性；采用智能圖像分析和機(jī)器視覺方法，克服了光線變化嚴(yán)重，圖像旋轉(zhuǎn)變化、像素拖尾、背景干擾等，實現(xiàn)了兼顧檢測準(zhǔn)確率與誤報率的異物檢測；采用了場景掃描成像及圖像智能識別技術(shù)，因此可同時應(yīng)用于各類場景異常檢測應(yīng)用中。
