本发明专利技术提供的飞机机型识别算法、装置和飞机泊位自动引导系统，涉及飞机泊位自动引导领域。该飞机机型识别算法包括：在目标飞机驶入泊位的过程中，实时获取目标飞机的三维点云图像，其中，三维点云图像利用固体激光器实时扫描获得；根据目标飞机的三维点云图像，计算目标飞机的机身特征参数；根据机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出目标飞机的飞机型号。本发明专利技术提供的飞机机型识别算法、装置和飞机泊位自动引导系统能够提高机型识别检测的稳定性和准确性，从而有利于解决泊位引导系统中的关键任务。导系统中的关键任务。导系统中的关键任务。
【技术实现步骤摘要】
一种飞机机型识别算法、装置和飞机泊位自动引导系统
[0001]本专利技术涉及飞机泊位自动引导领域，具体而言，涉及一种飞机机型识别算法、装置和飞机泊位自动引导系统。
技术介绍
[0002]飞机在机坪泊位上的引导分为人工引导和自动引导两种方式。人工引导浪费人力物力，由于人为疏忽会造成严重事故。自动引导提高了飞机泊位引导的效率和安全性，加快了机场的信息化建设。随着各机场和机队规模的扩大和自动化水平的提高，自动引导己经成为飞机泊位引导的主要方式。
[0003]飞机泊位自动引导系统(Airport Docking Auto
‑
guide System,ADGS)指在飞机从滑行道滑行至停机坪停机位置的一段路程中，提供飞机与停机位置的距离信息、飞机的滑行速度信息以及飞机是否偏离滑行中心线的信息给飞行员，使飞行员控制飞机准确地停靠在停机位置上的自动控制系统。
[0004]从实现原理上看，目前实现飞机泊位引导的方法有两种：一种基于图像识别技术，一种基于激光测距原理。
[0005]不同型号类型的飞机在机坪分别对应不同类型的停止线位置，飞机型号识别是自动泊位引导系统中的关键任务之一。但目前不论是基于图像识别还是激光测距的泊位引导系统，均无法有效、准确、快速的对准备停靠机坪的飞机型号做出识别。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的包括，例如，提供一种飞机机型识别算法、装置和飞机泊位自动引导系统，其能够提高机型识别检测的稳定性和准确性，从而有利于解决泊位引导系统中的关键任务。r/>[0007]本专利技术的实施例可以这样实现：
[0008]第一方面，本专利技术实施例提供一种飞机机型识别算法，用于飞机泊位自动引导系统，所述飞机泊位自动引导系统包括固体激光器，所述飞机机型识别算法包括：
[0009]在目标飞机驶入泊位的过程中，实时获取所述目标飞机的三维点云图像，其中，所述三维点云图像利用所述固体激光器实时扫描获得；
[0010]根据所述目标飞机的三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参数；
[0011]根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号。
[0012]进一步地，在可选的实施例中，所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤包括：
[0013]在所述飞机机型特征数据库中，对比所述目标飞机的机头至引擎间距，确定所述目标飞机的机型范围；
[0014]若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距唯一，则得出
所述目标飞机的飞机机型。
[0015]进一步地，在可选的实施例中，所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤还包括：
[0016]若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距不唯一，则在此机型范围内，执行进一步特征比对。
[0017]进一步地，在可选的实施例中，在所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤中，所述机身特征参数值与所述飞机机型特征数据库中的数据比对阈值设置在
±
0.3m范围内。
[0018]进一步地，在可选的实施例中，在所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤后，所述方法还包括：
[0019]判断所述目标飞机的飞机型号与预设航班计划表中的飞机型号是否一致；
[0020]若所述目标飞机的飞机型号与所述预设航班计划表中的飞机型号一致，则生成并发出显示信息，所述显示信息中包括所述目标飞机的飞机型号。
[0021]进一步地，在可选的实施例中，在所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤后，所述方法还包括：引导所述目标飞机停在预设的停止线上。
[0022]进一步地，在可选的实施例中，所述根据所述目标飞机的多组三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参数的步骤包括：
[0023]计算所述多组三维点云图像的平均值；
[0024]将所述目标飞机的多组三维点云图像，分别与所述多组三维点云图像的平均值，进行对比，并从所述目标飞机的多组三维点云图像中找出与所述平均值最接近的一组三维点云图像，
[0025]根据该与平均值最接近的三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参数。
[0026]进一步地，在可选的实施例中，所述飞机泊位自动引导系统还包括飞机运行轨迹检测模块，所述飞机轨迹检测模块安装在飞机跑道附近，用于获取飞机的实际运行轨迹信息；
[0027]在得出所述目标飞机的飞机型号后，所述飞机机型识别算法还包括：
[0028]获取所述目标飞机的预设运行轨迹信息；
[0029]通过所述飞机运行轨迹检测模块，获取所述目标飞机的实际运行轨迹信息；
[0030]判断所述实际滑运行轨迹信息与所述预设运行轨迹信息的差异是否在预设范围内；
[0031]若所述实际滑运行轨迹信息与所述预设运行轨迹信息的差异在预设范围外，则向所述目标飞机发送提示信息，以使所述目标飞机及时调整运行轨迹。
[0032]进一步地，在可选的实施例中，若在大于或等于两次的判断中，所述实际滑运行轨迹信息与所述预设运行轨迹信息的差异均在预设范围外，则向所述目标飞机发出停机指令，以使所述目标飞机及时停机。
[0033]本专利技术提供的飞机机型识别算法具有以下有益效果：该飞机机型识别方法通过固体激光器获取目标飞机的三维点云图像，再根据该目标飞机的三维点云图像计算得到目标飞机的机身特征参数，目标飞机的机身特征参数与飞机型号相关。根据目标飞机的机身特
征参数与预设的飞机机型特征数据库比对，得到该目标飞机的飞机型号。本专利技术实施例提供的飞机机型识别方法能够提高机型识别检测的稳定性和准确性，从而有利于解决泊位引导系统中的关键任务。
[0034]第二方面，本专利技术实施例提供一种飞机机型识别装置，用于飞机泊位自动引导系统，所述飞机泊位自动引导系统包括固体激光器，所述飞机机型识别装置包括：
[0035]获取模块：用于在目标飞机驶入泊位的过程中，实时获取所述目标飞机的三维点云图像；
[0036]计算模块：根据所述目标飞机的三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参数；
[0037]比对模块：根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号。
[0038]进一步地，在可选的实施例中，所述比对模块还用于：
[0039]在所述飞机机型特征数据库中，对比所述目标飞机的机头至引擎间距，确定所述目标飞机的机型范围；
[0040]若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距唯一，则得出所述目标飞机的飞机机型；
[0041]若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距不唯一，则在此机本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种飞机机型识别算法，用于飞机泊位自动引导系统，所述飞机泊位自动引导系统包括固体激光器，其特征在于，所述飞机机型识别算法包括：在目标飞机驶入泊位的过程中，实时获取所述目标飞机的多组三维点云图像，其中，所述多组三维点云图像分别利用布置于不同位置的固体激光器实时扫描获得；根据所述目标飞机的多组三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参数；根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号。2.根据权利要求1所述的飞机机型识别算法，其特征在于，所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤包括：在所述飞机机型特征数据库中，对比所述目标飞机的机头至引擎间距，确定所述目标飞机的机型范围；若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距唯一，则得出所述目标飞机的飞机机型。3.根据权利要求2所述的飞机机型识别算法，其特征在于，所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤还包括：若在所述飞机机型特征数据库中，所述目标飞机的机头至引擎间距不唯一，则在此机型范围内，执行进一步特征比对。4.根据权利要求3所述的飞机机型识别算法，其特征在于，在所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤中，所述机身特征参数值与所述飞机机型特征数据库中的数据比对阈值设置在
±
0.3m范围内。5.根据权利要求1
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4中任一项所述的飞机机型识别算法，其特征在于，在所述根据所述机身特征参数值以及预设的飞机机型特征数据库，得出所述目标飞机的飞机型号的步骤后，所述方法还包括：判断所述目标飞机的飞机型号与预设航班计划表中的飞机型号是否一致；若所述目标飞机的飞机型号与所述预设航班计划表中的飞机型号一致，则生成并发出显示信息，所述显示信息中包括所述目标飞机的飞机型号。6.根据权利要求1
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4中任一项所述的飞机机型识别算法，其特征在于，所述根据所述目标飞机的多组三维点云图像，计算所述目标飞机的机身特征参...
【专利技术属性】
技术研发人员：董启明，罗泽洪，
申请(专利权)人：成都思源智慧航空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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