本文選題：機(jī)場(chǎng)跑道異物　切入點(diǎn)：目標(biāo)檢測(cè)　出處：《南京航空航天大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：機(jī)場(chǎng)跑道異物對(duì)飛機(jī)在跑道上的滑行和起降存在嚴(yán)重安全威脅,會(huì)造成航班延誤、中斷起飛,甚至危及乘客生命。跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)可以有效地對(duì)跑道異物進(jìn)行檢測(cè)并識(shí)別分類,分析跑道異物對(duì)飛行安全的危害等級(jí)并進(jìn)行報(bào)警。目前中國(guó)的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)研制尚處于起步階段,而進(jìn)口的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格高昂,僅購買成本就高達(dá)幾百萬美元,后期維護(hù)費(fèi)用更是開支龐大。且進(jìn)口的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)核心技術(shù)不公開,無法獲得其關(guān)鍵技術(shù)�，F(xiàn)階段我國(guó)機(jī)場(chǎng)對(duì)跑道異物的檢測(cè)只是按照固定的時(shí)間,組織工作人員進(jìn)入跑道近距離搜尋跑道異物,搜尋速度慢,占用跑道的時(shí)間長(zhǎng),且人工搜尋的可靠性較差。因此,我國(guó)必須加快自主研發(fā)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的步伐。與其他檢測(cè)系統(tǒng)相比,基于視頻的檢測(cè)系統(tǒng)具有監(jiān)視范圍較廣和檢測(cè)信息較全等優(yōu)點(diǎn),本文主要研究基于視頻的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)。考慮到車載式視頻檢測(cè)系統(tǒng)的可行性和靈活性,本文在巡道車上安裝攝像機(jī)及信息處理設(shè)備,構(gòu)成一個(gè)可移動(dòng)的、多信息融合的跑道異物視頻檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng),能在較短的時(shí)間內(nèi)完成異物的檢測(cè)和識(shí)別分類。本文的主要研究?jī)?nèi)容可概括為以下四個(gè)部分:1.基于多特征融合的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)在異物檢測(cè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用的背景差分法并不適用于車載式跑道異物視頻檢測(cè)系統(tǒng),因?yàn)檐囕d式跑道異物視頻檢測(cè)系統(tǒng)無法獲得較短時(shí)間內(nèi)同一區(qū)域的跑道背景,從而無法構(gòu)建跑道背景。因此本文針對(duì)車載式跑道異物視頻檢測(cè)系統(tǒng)的特點(diǎn),提出一種基于多特征融合的跑道異物檢測(cè)方法�？紤]到基于單一特征的跑道異物檢測(cè)方法的局限性,本文提出從灰度、傅里葉頻譜、邊緣、紋理、形狀等多個(gè)特征對(duì)跑道道面及異物進(jìn)行分析;考慮到多特征融合的特點(diǎn),本文采用D-S證據(jù)理論融合灰度、邊緣、亮度等特征,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)跑道異物進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)本文利用車載式跑道異物視頻檢測(cè)系統(tǒng)中連續(xù)采集圖像的優(yōu)勢(shì),提出采用多幀疊加的方式實(shí)現(xiàn)能量積累,在減弱隨機(jī)噪聲的同時(shí),增強(qiáng)目標(biāo)異物的信號(hào)強(qiáng)度,從而提高信噪比,優(yōu)化圖像質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與使用單特征檢測(cè)相比,本文所提出的特征融合檢測(cè)方法能夠通過有效的特征融合提高檢測(cè)精度,在線檢測(cè)可以達(dá)到95.85%的準(zhǔn)確率,使用多幀疊加對(duì)較小異物的離線檢測(cè)查準(zhǔn)率可以提高1.37%。2.機(jī)場(chǎng)跑道異物模式特征提取雖然前述已經(jīng)對(duì)跑道異物的特征進(jìn)行了分析,但其目的是為了實(shí)現(xiàn)跑道異物的快速精準(zhǔn)檢測(cè)。而在實(shí)際情況中,為了減少對(duì)跑道不必要的占用,保證飛行任務(wù)的準(zhǔn)時(shí)和順利進(jìn)行,工作人員會(huì)根據(jù)跑道異物的危險(xiǎn)等級(jí),做出不同的處理方案。但是初步的異物檢測(cè)并不能夠?qū)崿F(xiàn)危險(xiǎn)等級(jí)的判斷,因此本文進(jìn)一步研究跑道異物的識(shí)別,實(shí)現(xiàn)跑道異物的歸類、危害等級(jí)的劃分,從而指導(dǎo)工作人員對(duì)跑道異物進(jìn)行快速合理的處置。機(jī)場(chǎng)跑道異物模式特征的提取是跑道異物識(shí)別的基礎(chǔ),本文基于小波變換的優(yōu)越性,選擇gabor小波函數(shù)構(gòu)造gabor濾波器,對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道異物的模式特征進(jìn)行提取。本文進(jìn)一步通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于gabor濾波器構(gòu)造的跑道異物模式特征的有效性和可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,二維gabor濾波器能夠較好地適應(yīng)圖像的亮度變化,即對(duì)于光照變化的異物圖像,二維gabor濾波器對(duì)亮度的響應(yīng)特性較為穩(wěn)定。此外,二維gabor濾波器對(duì)位置的響應(yīng)特性具有一定的魯棒性,可以減小由于圖像輕微形變產(chǎn)生的噪聲。3.機(jī)場(chǎng)跑道異物模式特征降維gabor變換會(huì)導(dǎo)致極高的特征空間,給計(jì)算機(jī)的識(shí)別計(jì)算帶來困難。因此,將高維特征空間映射或變換到低維特征空間,可以有效的緩解高維特征給計(jì)算機(jī)帶來的數(shù)據(jù)計(jì)算壓力,提高計(jì)算機(jī)的識(shí)別效率,增強(qiáng)低維空間特征的有效性。通過分析目前降維方法,例如主成分分析、線性判別分析、局部線性嵌入等存在的問題,本文提出一種加權(quán)核局部線性嵌入降維方法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的加權(quán)核局部線性嵌入算法在數(shù)據(jù)降維性能和識(shí)別性能上的優(yōu)勢(shì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的加權(quán)核局部線性嵌入算法在維數(shù)降低為30時(shí),近鄰數(shù)為30所得到的識(shí)別性能最好,優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法。4.機(jī)場(chǎng)跑道異物識(shí)別分類針對(duì)目前分類算法中訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、對(duì)不均衡樣本適應(yīng)性差的問題,本文提出一種基于雙支持向量機(jī)的有向無環(huán)圖多分類方法——有向無環(huán)圖-雙支持向量機(jī)(dag-twsvm)。采用有向無環(huán)圖的決策方法將k分類問題分解為(7)(8)kk-21個(gè)二分類問題,然后以雙支持向量機(jī)將每個(gè)二分類問題分解為求解兩個(gè)簡(jiǎn)單的二次規(guī)劃問題。將本文所提出的新方法與傳統(tǒng)的多分類支持向量機(jī)進(jìn)行比較,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文的有向無環(huán)圖-雙支持向量機(jī)的高效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的多分類支持向量機(jī)相比,本文所提出的有向無環(huán)圖-雙支持向量機(jī)在保證分類正確率的基礎(chǔ)上更能顯示出訓(xùn)練時(shí)間上的優(yōu)越性。在不均衡樣本情況下,也可以得到較高的分類精度。本文研究基于車載視頻的跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng),對(duì)跑道異物檢測(cè)、模式特征提取、特征降維、異物識(shí)別分類等關(guān)鍵問題進(jìn)行研究,提供一種低成本的、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)的跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)解決方案,這一工作的開展對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的研究是一個(gè)有力補(bǔ)充。本文取得的創(chuàng)新性研究結(jié)果總結(jié)如下:1.本文提出一種基于特征融合的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)方法,解決了先前跑道異物檢測(cè)方法的局限性,優(yōu)化了機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。本文通過在機(jī)場(chǎng)跑道上的實(shí)際測(cè)試實(shí)驗(yàn),通過比較單特征檢測(cè)和多特征融合檢測(cè)的多項(xiàng)性能指標(biāo),即查準(zhǔn)率、查全率、虛警率和漏檢率,驗(yàn)證了所提出的基于特征融合的機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)方法的有效性,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道上的異物進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的檢測(cè)。2.本文提出在異物檢測(cè)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步利用車載視頻對(duì)跑道異物進(jìn)行識(shí)別分類和危害等級(jí)劃分。本文構(gòu)建了較為全面的跑道異物圖像庫,為機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展和優(yōu)化提供所需要的基本資料和統(tǒng)計(jì)分析。本文利用Gabor小波函數(shù)對(duì)機(jī)場(chǎng)跑道異物的模式特征進(jìn)行提取,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證基于Gabor濾波器構(gòu)造的跑道異物模式特征的有效性和可靠性。3.本文提出一種加權(quán)核局部線性嵌入降維方法,減小了噪聲和樣本外點(diǎn)對(duì)降維和分類性能的影響,并將所提出的方法與經(jīng)典算法PCA、LDA、LE、LLE等降維方法在自主建立的機(jī)場(chǎng)跑道異物圖像庫中進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的加權(quán)核局部線性嵌入算法的數(shù)據(jù)降維性能和識(shí)別性能均優(yōu)于其他傳統(tǒng)方法。4.為了實(shí)現(xiàn)對(duì)跑道異物的識(shí)別分類和危害等級(jí)劃分,本文將新興的雙支持向量機(jī)引入傳統(tǒng)的有向無環(huán)圖-支持向量機(jī),充分利用各自的優(yōu)點(diǎn),構(gòu)造了一種新型支持向量機(jī)——有向無環(huán)圖-雙支持向量機(jī),將訓(xùn)練時(shí)間大大縮短。同時(shí),在處理樣本不平衡數(shù)據(jù)集時(shí),本文算法也可以得到較高的分類精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V328.3;TP391.41

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本文編號(hào)：1707131