基于機器視覺的通用航空防撞技術研究
本文關鍵詞:基于機器視覺的通用航空防撞技術研究
更多相關文章: 通用航空 機器視覺 暗通道優(yōu)先算法 霍夫變換 防撞
【摘要】:隨著我國1000米以下低空空域開放進程的加快,通用航空得以迅猛發(fā)展。但是近年來低能見度天氣下通用航空低空目視作業(yè)飛行的撞山撞線等安全事故頻發(fā),如何保證通用航空的飛行安全成為人們越來越關注的話題。將機器視覺技術引入通用航空中作為一種保障目視飛行安全的輔助手段具有無可替代的優(yōu)勢。本文設計了一套基于機器視覺的通用航空防撞系統(tǒng)方案,并就基于機器視覺的防撞技術中的視覺增強和視覺檢測兩項關鍵技術進行了深入研究。本文首先設計了基于機器視覺防撞系統(tǒng)的總體方案,系統(tǒng)由視覺圖像采集系統(tǒng)和計算機數(shù)據(jù)處理中心構成。并就實際需求確定了系統(tǒng)的工作流程和相關技術指標。其次,根據(jù)低能見度天氣下視覺圖像退化模型,對比分析了傳統(tǒng)視覺圖像增強算法與暗通道優(yōu)先增強算法,并根據(jù)飛行過程中獲取的視覺圖像特點對暗通道優(yōu)先增強算法進行了改進,同時引入了視覺圖像增強評價機制。然后,分析了低空飛行高壓線障礙物的視覺圖像特征,設計了高壓線障礙物檢測算法,首先通過閾值分割和形態(tài)學處理將地面背景與天空背景分離,然后通過霍夫變換檢測出高壓線障礙物。本文最終基于地面計算機設備利用VS2008驅(qū)動opencv視覺庫開發(fā)了地面仿真軟件,根據(jù)實際拍攝圖片對視覺增強效果與視覺檢測成功率進行了實驗分析,驗證了該系統(tǒng)方案的可行性。結(jié)論表明:基于機器視覺的通用航空防撞系統(tǒng)方案在技術上是可行的,具有巨大的實用價值和廣闊前景。
【關鍵詞】:通用航空 機器視覺 暗通道優(yōu)先算法 霍夫變換 防撞
【學位授予單位】:中國民用航空飛行學院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:V328
【目錄】:
- 摘要6-7
- Abstract7-10
- 第一章 緒論10-16
- 1.1 選題背景和研究依據(jù)11-13
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
- 1.3 本文主要研究內(nèi)容15-16
- 第二章 基于機器視覺防撞系統(tǒng)總體設計16-25
- 2.1 引言16
- 2.2 視覺防撞系統(tǒng)基本功能16
- 2.3 視覺防撞系統(tǒng)總體方案設計16-24
- 2.3.1 系統(tǒng)總體方案16-17
- 2.3.2 視覺系統(tǒng)工作流程17-18
- 2.3.3 視覺系統(tǒng)與參數(shù)選擇18-21
- 2.3.4 視頻數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)21-23
- 2.3.5 視覺防撞系統(tǒng)研究方式23-24
- 2.4 本章小結(jié)24-25
- 第三章 基于視覺增強防撞技術研究25-41
- 3.1 引言25
- 3.2 低能見度天氣視覺圖像退化25-28
- 3.2.1 低能見度天氣分析25-26
- 3.2.2 粒子散射原理26-27
- 3.2.3 低能見度天氣圖像退化模型27-28
- 3.3 視覺圖像增強算法28-40
- 3.3.1 傳統(tǒng)視覺圖像增強算法29-32
- 3.3.2 改進dark channel視覺增強算法32-40
- 3.4 本章小結(jié)40-41
- 第四章 基于視覺檢測防撞技術研究41-58
- 4.1 引言41
- 4.2 高壓線障礙物視覺圖像特征分析41-42
- 4.3 視覺圖像預處理42-48
- 4.3.1 分層降級處理43-45
- 4.3.2 圖像噪聲去除45
- 4.3.3 圖像邊緣檢測45-48
- 4.4 高壓線視覺檢測算法48-57
- 4.4.1 閾值分割48-51
- 4.4.2 kmeans聚類算法51-53
- 4.4.3 霍夫檢測53-57
- 4.5 本章小結(jié)57-58
- 第五章 地面軟件仿真與實驗分析58-67
- 5.1 地面軟件仿真系統(tǒng)的構建58-60
- 5.1.1 軟件運行與開發(fā)環(huán)境58
- 5.1.2 軟件模塊構建58-60
- 5.2 實驗分析60-64
- 5.2.1 基于視覺增強防撞實驗分析60-62
- 5.2.2 基于視覺檢測防撞實驗分析62-64
- 5.3 實例驗證分析64-67
- 結(jié)論與展望67-69
- 參考文獻69-71
- 碩士期間研究成果及發(fā)表學術論文71-72
- 致謝72
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,本文編號:516537
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