一种入坞飞机机型识别验证系统及方法技术方案

一种入坞飞机机型识别验证系统及方法，该识别验证方法包括如下步骤：场景设置，将监测场景划分为不同的信息处理功能区；机器视觉验证，基于机器视觉系统对入坞飞机的机型进行识别验证，并与数据库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的视觉身份验证信息；激光扫描验证，基于激光扫描系统对所述入坞飞机的机型进行识别验证，并与数据库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的激光身份验证信息；信息融合，将所述视觉身份验证信息与所述激光身份验证信息融合为一个验证结果并输出该验证结果；通过显示装置接收并显示所述验证结果。本发明专利技术还提供了一种用于上述入坞飞机机型识别验证方法的入坞飞机机型识别验证系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及本专利技术涉及一种用于智能飞机泊位引导系统的图像处理、激光点云数 据处理和模式识别技术，特别是用于飞机泊位引导的运动物体检测、特征识别和验证的入 坞飞机机型识别验证系统及方法。
技术介绍
飞机泊位引导是指将到港飞机从滑行道末端导引至机坪的停机位置并准确停泊 的过程。飞机泊位引导的目的是保障入坞飞机安全准确停泊，能方便飞机与各种地勤接口 的准确对接，并使登机桥能有效靠接飞机舱门，提高机场运行效率和安全。自动飞机泊位引 导系统按使用传感器的类型不同主要分为：地埋线圈类、激光扫描测距类和视觉感知类。由 于激光扫描测距类和视觉感知类自动引动系统能有效获取入坞飞机的可视化信息，因此该 两类自动飞机泊位引导系统又称为可视化泊位引动系统。地埋感应线圈类自动引导系统通 过探测是否有金属物体经过或停留来确定入坞飞机的位置。地埋感应线圈的优点是响应速 度快、成本低，对天气和照度无要求，但误差较大、抗干扰能力低。同时，埋在地下的引线和 电子元件容易被压坏、可靠性不高，测量精度不高，不能识别机型，可调试可维修性差。激光 扫描测距类自动引导系统通过激光测距和激光扫描来确定飞机位置、速度和机型等信息， 不受环境照度的影响、且受天气影响较小，精度较高，可调试可维修性好。视觉感知类自动 引导系统通过光学成像方式获取飞机入坞过程的图像信息，进而通过智能化信息处理技术 确定入坞飞机的位置、速度和机型等信息，系统架构简单、成本低，具有高的智能化水平，可 调性可维护性较好，但对天气和照度有要求、适应性较差。 随着视觉感知成像技术、智能化信息处理技术和计算机技术的不断深入发展，可 视化飞机泊位引导技术能精确、快速获取入坞飞机的入坞信息，已在机场的泊位引导系统 中得到应用。美国Honeywell公司研制的可视化飞机泊位引导系统（VDGS)和德国西门子 公司研制的视频泊位引导系统（VD0CKS)作为国际领先水平的视觉引导设备也在国际上一 些机场得到应用，但这些系统对天气和照度要求较高、适应性较差，且缺乏智能化的信息处 理能力。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种用于飞机泊位引导的运动物体检测、特征 识别和验证的入坞飞机机型识别验证系统及方法，以克服现有技术中的上述缺陷。 为了实现上述目的，本专利技术提供了一种入坞飞机机型识别验证方法，其中，包括如 下步骤：S1、场景设置，将监测场景划分为不同的信息处理功能区；S2、机器视觉验证，基于机器视觉系统对入坞飞机的机型进行识别验证，并与数据 库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的视觉身份验证信息；S3、激光扫描验证，基于激光扫描系统对所述入坞飞机的机型进行识别验证，并与 数据库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的激光身份验证信息；S4、信息融合，将所述视觉身份验证信息与所述激光身份验证信息融合为一个验 证结果并输出该验证结果；S5、显示，通过显示装置接收并显示所述验证结果。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述机器视觉验证步骤S2进一步包 括： S21、飞机捕获，在设置好的飞机泊位场景中通过所述摄像装置捕获待停泊飞机的 视频图像；S22、飞机识别及身份验证，对步骤S21捕获到的待停泊飞机进行机型及身份验 证，以进一步保证所述待停泊飞机安全准确停泊，包括 ：S221、参数验证，提取所述视频图像中的飞机参数并与预置于数据库中的机型数 据进行比对，得到机型相似度参数；S222、模板匹配，将所述视频图像与预置于所述数据库中的机型模板进行比对，得 到模板相似度参数，其中；S223、综合判断，所述机型数据相似度参数与所述模板相似度参数大于或等于一 验证阈值时，则通过所述待停泊飞机的机型与身份验证。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述模板匹配步骤S222进一步包括：S2221、全局模板匹配，以整幅所述视频图像为被搜索图像，以所述数据库中的标 准飞机图像为模板，计算全局模板相似度参数；S2222、局部模板匹配，分别以S221中提取得到的所述飞机参数为被搜索图像，分 别以所述数据库中的标准飞机参数为模板，分别计算出所述飞机引擎、飞机机翼、飞机机头 和所述飞机尾翼的4个相似度，去掉所述4个相似度中的最小值，计算所述4个相似度中其 余3个相似度的平均数为局部模板相似度参数。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述综合判断步骤S223包括： 若所述机型相似度参数、全局模板相似度参数和所述局部模板相似度参数中至少 有2个大于或等于0. 85,则通过身份验证，或，所述机型相似度参数、全局模板相似度参数 和所述局部模板相似度参数都大于〇. 7,则通过身份验证。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述激光扫描验证步骤S3进一步包 括：S31、数据预处理；S32、飞机捕获，通过所述激光扫描系统对设置好的飞机泊位场景中的捕获区分别 进行水平和垂直方向连续扫描，比对当前扫描行和前帧扫描参数直至捕获到所述入坞飞 机，并计算飞机的机鼻位置；S33、飞机识别及身份验证，对步骤S32捕获到的所述入坞飞机进行机型及身份验 证，包括：S331、获取所述入坞飞机的特征参数，并将所述特征参数固化在所述激光扫描系 统内以备随时调用，所述特征参数包括飞机机舱宽度、飞机机鼻高度、飞机机头俯视轮廓、 飞机机头侧视轮廓和飞机引擎数据；S332、按照预先设定的优先等级判别顺序，对所述入坞飞机的特征参数与预存的 待入坞飞机的相应标准参数比对，并根据比对结果输出验证结果。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述步骤S332进一步包括：S3321、机鼻高度验证： 对所述入坞飞机机头进行垂直扫描并获取目标点； 对所述目标点进行二次曲线拟合，得到所述入坞飞机机鼻高度的测量值； 如果该机鼻高度的测量值与预设机鼻高度之差在一预设范围内，视为通过机鼻高 度验证；S3322、机舱宽度验证： 对所述入坞飞机机头进行水平扫描并获取目标点； 将所述目标点转换到x-y-z坐标，取其中最大和最小的X坐标，求该最大和最小的 X坐标之差得到所述入坞飞机机舱宽度的测量值； 如果该机舱宽度大于理论机舱宽度与一宽度系数的乘积，视为通过机舱宽度验 证。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述步骤S332进一步包括：S3323、机头俯视轮廓验证： 对所述入坞飞机机头进行水平扫描并获得目标点； 将所述目标点转换到x-y-z坐标，对所述目标点的X和y坐标进行二次曲线拟合 得到y=f (X); 使用所述目标点的X值，通过预置的飞机机头轮廓的高次曲线方程，计算出所述 目标点的理论y坐标值； 求出所有所述目标点的y值与所述理论的y坐标值的误差，并求出平均误差和方 差； 根据所述平均误差求出所有所述目标点的平均绝对误差，若所述平均绝对误差与 所述方差均小于或等于一俯视轮廓设定值，视为通过所述入坞飞机的机头俯视轮廓验证。 上述的入坞飞机机型识别验证方法，其中，所述步骤S332进一步包括：S3324、机头侧视轮廓验证： 对所述入坞飞机机头进行垂直扫描并获得目标点； 将所述目标点转换到x-y-z坐标，对所述目标点的z和y坐标进行二次曲线拟合 得到y=f(z); 使用所述目标点的z值，通过预置的飞机机头轮廓的高次曲线方程，计算出所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种入坞飞机机型识别验证方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、场景设置，将监测场景划分为不同的信息处理功能区；S2、机器视觉验证，基于机器视觉系统对入坞飞机的机型进行识别验证，并与数据库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的视觉身份验证信息；S3、激光扫描验证，基于激光扫描系统对所述入坞飞机的机型进行识别验证，并与数据库预存的该入坞飞机的机型信息比对后得到该入坞飞机的激光身份验证信息；S4、信息融合，将所述视觉身份验证信息与所述激光身份验证信息融合为一个验证结果并输出该验证结果；S5、显示，通过显示装置接收并显示所述验证结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邓览，程建，习友宝，常绍民，苏靖峰，王峰，刘强，
申请(专利权)人：深圳中集天达空港设备有限公司，中国国际海运集装箱集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44