基于生物视觉的机场跑道异物检测方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于生物视觉的机场跑道异物检测方法、系统及介质，针对机场跑道异物检测，本发明专利技术基于生物视觉的机场跑道异物检测方法通过读取视频图像I，对视频图像I基于生物视觉理论提取显著图S，对显著图S进行二值化处理，判定二值化处理后的显著图S中的各个连通区域作为检测到的异物。本发明专利技术运用生物视觉原理，结合显著性检测模型进行异物的初步检测，达到了比较理想的效果，可有效检出分辨率低的小目标(比如螺丝钉、螺丝帽、垫圈等)。

Detection method, system and medium of airport runway foreign body based on biological vision

【技术实现步骤摘要】
基于生物视觉的机场跑道异物检测方法、系统及介质
本专利技术涉及机场跑道异物检测技术，具体涉及一种基于生物视觉的机场跑道异物检测方法、系统及介质。
技术介绍
飞机的起飞降落对跑道有着极其严苛的要求，鉴于飞机和其他保障车辆频繁使用跑道，导致跑道不断受到类似坑洼的损伤，也会由于飞机起降，尾流和其他振动原因产生脱落的异物，FOD对飞行器的损害一直存在，但却没有受到和实际飞行事故同样的重视。很多事例表明，机场跑道面上的外来物可以很容易被吸入到发动机中，导致发动机失效，碎片也会堆积在机械装置中，影响起落架、机翼等设备的正常运行，不仅会损坏飞机和夺去宝贵的生命，而且还伴随着巨大的经济损失。机场跑道异物FOD(ForeignObjectDebris)，是泛指可能损伤航空器或系统某种外来的物质、碎屑或物体。FOD的种类许多，典型的有：金属器件(螺帽、螺钉、垫圈、钉子、保险丝等)、机械工具、飞行物品(私人物品、钢笔、铅笔、纽扣等)、橡胶碎片、塑料制品、混凝土沥青碎块(石头、沙子、冰渣等)、纸制品、动植物等。目前，国内大多数机场跑道检查工作主要靠道面巡查人员进行人工完成，在道面巡查时将关闭跑道，这使得航班本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于实施步骤包括：1)读取视频图像I；2)对视频图像I基于生物视觉理论提取显著图S；3)对显著图S进行二值化处理；4)判定二值化处理后的显著图S中的各个连通区域作为检测到的异物。

【技术特征摘要】
1.一种基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于实施步骤包括：1)读取视频图像I；2)对视频图像I基于生物视觉理论提取显著图S；3)对显著图S进行二值化处理；4)判定二值化处理后的显著图S中的各个连通区域作为检测到的异物。2.根据权利要求1所述的基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于，步骤3)中对显著图S进行二值化处理具体是指针对对显著图S中的每一个像素，如果该像素的灰度值大于预设的阈值T，则将该像素的灰度值设置为255。3.根据权利要求1所述的基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于，步骤4)之后还包括对连通区域进行计数，并将连通区域数量作为异物检测数量输出的步骤。4.根据权利要求1所述的基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于，步骤4)之后还包括对连通区域进行框选的步骤。5.根据权利要求1～4中任意一项所述的基于生物视觉的机场跑道异物检测方法，其特征在于，步骤2)的详细步骤包括：2.1)对视频图像I直接进行傅里叶变换，将得到傅里叶变换结果的实部作为振幅谱A(f)；将得到傅里叶变换结果的虚部作为相位谱P(f)；2.2)针对振幅谱A(f)进行对数变换得到log振幅谱L(f)；2.3)计算log振幅谱L(f)、log振幅谱L(f)经局部平均滤波器卷积平滑后的结果之间的差值，从而得到谱残差R(f)；2.4)对谱残差R(f)和相位谱P(f)进行傅里叶逆变换得到空...

【专利技术属性】
技术研发人员：项凤涛，孟祥林，张万鹏，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43