一种机场滑行道实时监控预警方法技术

本发明专利技术属于机场交通管制工程技术领域，涉及一种机场滑行道实时监控预警方法。具体技术方案为：包括以下步骤：采集机场滑行飞机图片数据并建立训练数据集和标签集；建立二类别飞机实时检测模型；预设检测域坐标，并在检测域内预设报警线；确定待监测滑行道，设置飞机面积阈值S1和S2；依次读取每帧视频画面，根据检测域坐标对每帧视频图片裁取后输入实时检测模型，输出每帧视频图像的检测结果；根据飞机面积阈值和预警线坐标位置，对每帧的检测结果进行判断，若满足报警条件输出为真并发送一次报警信号。与现有技术相比，本发明专利技术是一种可识别飞机行进方向、识别精度高、稳定性强、设备成本低、架设维护简单的机场滑行道实时监控预警方法。方法。方法。

【技术实现步骤摘要】
一种机场滑行道实时监控预警方法


[0001]本专利技术属于机场交通管制工程
，涉及一种机场滑行道实时监控预警方法。

技术介绍

[0002]机场飞机在起飞前和降落后，都需要在从停机位经滑行道滑行一定距离后经航道起跑起飞，或是在航道着陆后滑行至停机位。飞机在滑行期间需经过一个或多个滑行道交叉口；由于机场存在停机位、廊桥等建筑物，机场车辆在途径道口前往往存在视觉盲区，看不到前方交叉方向滑行的飞机，容易在交叉道口与高速滑行的飞机相撞发生交通事故。
[0003]为了避免该类交通事故的发生，就需要提前告知行驶车辆减速慢行并在交叉道口停车以避让滑行飞机，针对此类交通管控，目前主要靠交通管理人员视觉观察、远处指挥并发出交通信号，但该方法受人为主观因素较大，且人眼观察存在较大的视觉盲区，因而存在较大的交通事故风险，给机场的安全和财产损失带来了无形的威胁；而现有的另一种管控技术通过GPS定位和埋地传感器对飞机滑行位置进行实时定位和控制，但也存在成本高、部署和维护困难、定位信号受外界干扰大等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种机场滑行道实时监控预警方法，以解决上述问题。
[0005]为实现上述专利技术目的，本专利技术所采用的技术方案是：包括以下步骤：
[0006]a.采集机场滑行飞机图片数据并建立训练数据集和标签集；
[0007]b.建立二类别飞机实时检测模型；
[0008]c.预设检测域坐标，并在检测域内预设报警线；
[0009]d.确定待监测滑行道，设置飞机面积阈值S1和S2；
[0010]e.依次读取每帧视频画面，根据检测域坐标对每帧视频图片裁取后输入实时检测模型，输出每帧视频图像的检测结果；
[0011]f.根据飞机面积阈值和预警线坐标位置，对每帧的检测结果进行判断，若满足报警条件输出为真并发送一次报警信号。
[0012]优选的，所述步骤a中，采集侧向滑行飞机视频帧图像，裁剪图像并对左行飞机和右行飞机分别进行框选并输入对应标签名称“左行飞机”、“右行飞机”，并依次生成对应标签数据文件。
[0013]优选的，对每张图像进行左右翻转，同时复制对应标签数据进行标签名和标签框位置修改。
[0014]优选的，所述步骤b中，所述实时检测模型为NanoDet网络框架，所述NanoDet网络框架的输出Heads类别数为2。
[0015]优选的，采用NanoDet相同的网络训练方法训练模型直到收敛，得到NanoDet滑行飞机检测模型；利用OpencCV计算机视觉库加载模型并进行非极大值抑制，建立左行飞机与
右行飞机的NanoDet二类别实时检测模型。
[0016]优选的，所述步骤d中，从视频画面上确定该滑行道上任一滑行飞机的像素尺寸高Hp宽Wp；确定该滑行道相邻滑行道上的任一滑行飞机像素尺寸分别为高H1、宽W1和高H2、宽W2(H1<H2，W1<W2)。
[0017]优选的，所述S1与S2的计算公式为，
[0018]优选的，所述步骤f中，根据检测结果计算检测飞机面积Si＝Hi
×
Wi，左行飞机机头位置横坐标Xnose＝Xi
‑
Wi/2，右行飞机机头位置Xnose＝Xi+Wi/2；若Xnose<L1，且S1<Si<S2，则输出飞机左行信号；若Xnose>L2，且S1<Si<S2，则输出飞机右行信号。
[0019]优选的，所述步骤f每发送一次报警信号，放出N帧视频图像不检测。
[0020]优选的，定义一个长度为N的尾进首出列表List用于持续保存连续N帧的检测结果；根据检测结果进行判断，若当前帧有报警信号发出，则列表内保存当前帧检测结果1，否则保存当前帧检测结果0；判断该列表是否为含1，若含则设置只读视频帧画面不输入模型进行检测。
[0021]本专利技术的有益技术效果是：实时检测模型可以快速检测视频画面中的左行飞机和右行飞机，克服了现有目标检测模型识别精度低、且只能识别飞机无法识别飞机方向的问题；通过预先选择指定区域作为待检测区域，模型输入经切片后的待见区域图像而非整幅视频帧图像，大幅度缩减了输入到检测模型中的每帧图像数据量，可以使模型在嵌入式CPU下做到实时检测。
[0022]因此，与现有技术相比，本专利技术是一种可识别飞机行进方向、识别精度高、稳定性强、设备成本低、架设维护简单的机场滑行道实时监控预警方法。
附图说明
[0023]图1是一种机场滑行道实时监控预警方法总体步骤流程图；
[0024]图2是NanoDet二类别实时检测模型框架结构图；
[0025]图3是检测区域坐标及报警线示意图；
[0026]图4是检测模型检测每帧视频图像的流程图；
[0027]图5是控制检测结果发送报警信号流程图；
[0028]图6是每发送一次报警信号放出N帧方法流程图。
具体实施方式
[0029]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
[0030]在专利技术的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述专利技术，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0031]请参阅图1
‑
6，本专利技术公开的一种机场滑行道实时监控预警方法，包括以下步骤：
[0032]a.采集机场滑行飞机图片数据并建立训练数据集和标签集；
[0033]b.建立二类别飞机实时检测模型；
[0034]c.预设检测域坐标，并在检测域内预设报警线；
[0035]d.确定待监测滑行道，设置飞机面积阈值S1和S2；
[0036]e.依次读取每帧视频画面，根据检测域坐标对每帧视频图片裁取后输入实时检测模型，输出每帧视频图像的检测结果；
[0037]f.根据飞机面积阈值和预警线坐标位置，对每帧的检测结果进行判断，若满足报警条件输出为真并发送一次报警信号。
[0038]步骤a中，选择机场某停机位处滑行道，在滑行道停机位一侧架装摄像头，对该区域滑行道飞机进行视频采集；手动筛选含有侧向滑行飞机的视频帧图像100张，选择416*416的裁剪框任意裁剪图像，裁剪的图像内需要包含滑行飞机；裁剪后的图像依次利用Labelimg标签制作软件打开，对图像中的左行飞机和右行飞机分别进行框选并输入标签名称“左行飞机”、“右行飞机”，依次生成对应的xml格式标签数据文件。为了均衡左右飞机图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机场滑行道实时监控预警方法，其特征在于，包括以下步骤：a.采集机场滑行飞机图片数据并建立训练数据集和标签集；b.建立二类别飞机实时检测模型；c.预设检测域坐标，并在检测域内预设报警线；d.确定待监测滑行道，设置飞机面积阈值S1和S2；e.依次读取每帧视频画面，根据检测域坐标对每帧视频图片裁取后输入实时检测模型，输出每帧视频图像的检测结果；f.根据飞机面积阈值和预警线坐标位置，对每帧的检测结果进行判断，若满足报警条件输出为真并发送一次报警信号。2.根据权利要求1所述的一种机场滑行道实时监控预警方法，其特征在于：所述步骤a中，采集侧向滑行飞机视频帧图像，裁剪图像并对左行飞机和右行飞机分别进行框选并输入对应标签名称“左行飞机”、“右行飞机”，并依次生成对应标签数据文件。3.根据权利要求2所述的一种机场滑行道实时监控预警方法，其特征在于：对每张图像进行左右翻转，同时复制对应标签数据进行标签名和标签框位置修改。4.根据权利要求1所述的一种机场滑行道实时监控预警方法，其特征在于：所述步骤b中，所述实时检测模型为NanoDet网络框架，所述NanoDet网络框架的输出Heads类别数为2。5.根据权利要求4所述的一种机场滑行道实时监控预警方法，其特征在于：采用NanoDet相同的网络训练方法训练模型直到收敛，得到NanoDet滑行飞机检测模型；利用OpencCV计算机视觉库加载模型并进行非极大值抑制，建立左行飞机与右行飞机的NanoDet二类别实时检测模型。6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王栋欢，肖洪，唐轲，李爽，于艾洋，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：