机场FOD监测系统：基于图像处理的自动识别与跟踪

"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。