机场FOD监测系统:基于图像处理的自动识别与跟踪
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更新于2024-08-11
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"机场跑道的图像监测系统设计与实现 (2014年),作者:陈津、曹启式、徐建新,发表于《中国科技论文》2014年第7期,主要讨论了利用图像处理技术开发机场外来物(FOD)监测系统的实践。该系统基于VS2010开发平台,运用OpenCV库,构建了监控塔、监控中心和应急中心的硬件和服务架构,并实现了目标识别和跟踪功能。"
本文主要探讨了机场跑道图像监测系统的设计和实现,其核心目标是检测和跟踪跑道上的外来物(Foreign Object Debris,简称FOD),以确保飞行安全。系统构建在Visual Studio 2010(VS2010)开发环境下,采用OpenCV开放源代码计算机视觉库,利用图像处理技术来处理监控图像。
在硬件层面,系统设计了三个服务平台:机场监控塔用于实时采集图像;监控中心负责处理和分析图像数据;应急中心则用于处理发现的FOD事件,确保快速响应。这种架构提高了监测的覆盖范围和应急处理能力。
在软件算法方面,文章重点介绍了两个关键模块。首先,目标识别模块采用自动阈值分割技术结合背景差分法和三帧法,能够有效地从复杂背景中提取出前景目标。这种方法减少了环境变化对识别准确性的影响,提高了目标识别的准确率和精确度。其次,目标跟踪模块则依赖于Camshift算法,这是一种基于颜色直方图的自适应追踪方法,能有效地实现对多个移动目标的同时跟踪。
通过测试,该系统表现出较高的目标识别准确性和精确度,而且对环境变化的适应性较强,从而提升了系统的可靠性。这一成果对于提升机场安全运营具有重要意义,特别是在预防由FOD引起的飞行事故方面。
关键词涉及:图像处理、目标识别、目标跟踪和机场跑道,这些是文章研究的主要技术领域。中图分类号将其归类为计算机科学技术的TP391.4分支,表明这是一篇关于计算机应用技术的论文。文献标志码"A"代表了原创性研究论文,文章编号则标识了这篇论文在2014年第7期《中国科技论文》中的具体位置。
这篇文章详尽阐述了一种基于图像处理技术的机场FOD监测系统,该系统具有高效的目标识别和跟踪能力,对于保障机场运行安全具有实际价值。
2011-07-10 上传
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