长时视觉追踪主动分离式起落架制造技术

本发明专利技术公开了一种长时视觉追踪主动分离式起落架，包括以下步骤：在模型训练阶段，基于采集和标注的大量飞机起飞和降落时的图片和视频，分别训练飞机检测模型与飞机追踪模型；在模型应用阶段，首先根据检测模型在摄像机拍摄的全图范围内搜索飞机并估算其位姿；接着基于该估算结果初始化跟踪模型；随后基于该跟踪模型持续定位飞机在各个时刻的位姿，并根据连续的定位结果计算飞机的速度；最后根据这些定位结果，在地面分离式起落架端实时地作出相应的决策，本视觉系统通过该重检测机制实现稳定而快速的长时飞机追踪。本发明专利技术能应用于针对飞机主动分离式起落架的算法设计。

【技术实现步骤摘要】
长时视觉追踪主动分离式起落架
本专利技术涉及模式识别、计算机视觉、视频感知领域，特别涉及视频中的视觉跟踪方法
，具体为长时视觉追踪主动分离式起落架。
技术介绍
现有的飞机起落架虽然看似不可或缺，但却只能在地面上才能发挥用武之地，一旦飞机升空，却不得不带着这个笨重的家伙一起飞行还要找个地方让它躲进机腹以减轻飞行阻力，还给飞行安全、地球环境等带来不少的问题，主要包括：安全问题：据统计，飞机失事有百分之三十的概率是由起落架故障引起的，根据波音公司提供的数据，1996-1999世界各地波音系列飞机因起落架系统原因引起的事故与症候分别占总数的15.2％、17％、16.7％、16.8％，空客公司1996年提供的不完全统计中，起落架系统原因引起的事故与症候分别占总数的12.1％。环境问题：飞机的温室气体排放发生在对流层上部，其温室效应将会放大，航空业排放物产生的暖化效应是二氧化碳的2.7倍。国际能源署(IEA)的初步数据显示，商用航空业每年的二氧化碳排放量正向10亿吨迈进。如果按最低标准一架飞机起落架3000千克，一天飞行3小时，CO2排放指数为3150G/KG来计算，一年内由于携带起落架而本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.长时视觉追踪主动分离式起落架，其特征在于，它包括以下步骤：1)训练飞机检测模型；2)训练飞机跟踪模型；3)应用检测模型搜索飞机位置；4)初始化跟踪模型并基于该模型持续定位飞机；5)在探测到跟丢时重复步骤3)和4)；6)地面主动分离式起落架根据步骤4)的定位结果实时作出决策。

【技术特征摘要】
1.长时视觉追踪主动分离式起落架，其特征在于，它包括以下步骤：1)训练飞机检测模型；2)训练飞机跟踪模型；3)应用检测模型搜索飞机位置；4)初始化跟踪模型并基于该模型持续定位飞机；5)在探测到跟丢时重复步骤3)和4)；6)地面主动分离式起落架根据步骤4)的定位结果实时作出决策。2.根据权利要求1所述的长时视觉追踪主动分离式起落架，其特征在于，训练飞机检测模型时，基于大量人工采集的飞机起飞与降落时的图片数据及其标注结果U＝[cx,cy,w,h,θ]；其中cx,cy表示飞机中心坐标，w,h表示其宽高，θ表示其飞行角度；定义损失函数如下：其中，i表示图片中第i个候选位置，pi表示该候选位置是飞机的概率，根据标注结果得到：当该候选位置是飞机时否则为0，ti表示估计的飞机框坐标向量，表示真实的飞机框坐标向量；Lclass和Lregress分别表示物体分类损失函数和物体位置回归损失函数；其中Lclass定义为：Lregress定义为其中R表示平滑L1函数，具体表示为：此外，项表示回归损失仅针对正样本计算；对于回归向量t，采用五维坐标编码：tcx＝(cx-cxa)/wa,tcy＝(cy-cya)/hatw＝log(w/wa),th＝log(h/ha),tθ＝log(θ/θa)通过梯度下降法优化损失函数L，即可迭代求解得到模型参数。3.根据权利要求1所述的长时视觉追踪主动分离式起落架，其特征在于，训练飞机跟踪模型时，基于大量采集的飞机起飞与降落时的视频数据及其逐帧标注结果Uf＝[cx,cy,w,h,θ]；其中cx,cy表示飞机中心坐标，w,h表示其宽高，θ表示其飞行角度，f表示帧号；每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：王桥生，
申请(专利权)人：王桥生，
类型：发明
国别省市：湖南,43