一种基于机器学习的FOD检测算法制造技术

本发明专利技术属于FOD检测技术领域，尤其是一种基于机器学习的FOD检测算法，针对现有的不能准确检测外来物的问题，现提出如下方案，其包括输入模块、处理模块、存储模块、采集模块、识别模块、显示模块、对比模块、判断模块和报警模块，所述输入模块和处理模块电性连接，所述处理模块和存储模块双向连接，所述采集模块和识别模块电性连接，所述报警模块和处理模块均与识别模块电性连接，所述显示模块和处理模块电性连接，所述判断模块和处理模块均与对比模块电性连接，所述对比模块、存储模块和报警模块均与判断模块电性连接，本发明专利技术能够快速检测机场内的杂物，进而能够全面清理杂物，能够提高机场的安全性，使用简单，操作方便。操作方便。操作方便。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的FOD检测算法


[0001]本专利技术涉及FOD检测
，尤其涉及一种基于机器学习的FOD检测算法。

技术介绍

[0002]FOD，即可能损伤航空器的某种外来的物质、碎屑或物体，如金属零件、防水塑料布、碎石块、报纸、瓶子、行李牌等，以上统称外来物，对于机场安全运行来说，跑道外来物对飞行安全有着不可忽视的影响。由于机场飞行器使用跑道起降频繁，每进行一次跑道外来物检测将影响多架次航班正常起降，更重要的是依靠人工检测易遗漏异物或检测车辆上掉落外来物，对道面外来物检测有严重缺陷，为此我们提出了一种基于机器学习的FOD检测算法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在不能准确检测外来物的缺点，而提出的一种基于机器学习的FOD检测算法。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0005]一种基于机器学习的FOD检测算法，包括输入模块、处理模块、存储模块、采集模块、识别模块、显示模块、对比模块、判断模块和报警模块，所述输入模块和处理模块电性连接，所述处理模块和存储模块双向连接，所述采集模块和识别模块电性连接，所述报警模块和处理模块均与识别模块电性连接，所述显示模块和处理模块电性连接，所述判断模块和处理模块均与对比模块电性连接，所述对比模块、存储模块和报警模块均与判断模块电性连接。
[0006]优选的，所述采集模块包括声音采集单元、影像采集单元。
[0007]优选的，所述存储模块包括数据输入单元、临时存储单元、永久存储单元和数据输出单元，数据输入单元和临时存储单元电性连接，临时存储单元和永久存储单元电性连接，永久存储单元和数据输出单元电性连接。
[0008]优选的，所述存储模块上电性连接有查询模块，查询模块与显示模块电性连接。
[0009]优选的，所述对比模块包括存储信息输入单元、采集信息输入单元、信息对比单元和信息输出单元，存储信息输入单元和采集信息输入单元均与信息对比单元电性连接，信息对比单元和信息输出单元电性连接。
[0010]优选的，所述数据接收单元与对比模块电性连接，存储模块和报警模块均与数据传送单元电性连接。
[0011]优选的，所述判断模块包括数据接收单元、数据分类单元和数据传送单元，数据接收单元和数据分类单元电性连接，数据分类单元和数据传送单元电性连接。
[0012]优选的，所述存储信息输入单元和采集信息输入单元均与处理模块电性连接，信息输出单元与判断模块电性连接。
[0013]优选的，所述报警模块包括网络连接单元、语音提醒单元和文字提醒单元，语音提
醒单元和文字提醒单元均与网络连接单元电性连接。
[0014]优选的，所述数据输入单元和数据输出单元均与处理模块电性连接。
[0015]本专利技术中，所述一种基于机器学习的FOD检测算法的有益效果：采集模块的设置能够快速采集机场内的声音与影像，方便收集判断是否存在FOD，且能够快速判断是否对飞机有影响，能够提醒机场人员机场内存在异物，进而能够快速处理异物，进而能够提高机场的安全性。
[0016]本专利技术能够快速检测机场内的杂物，进而能够全面清理杂物，能够提高机场的安全性，使用简单，操作方便。
附图说明
[0017]图1为本专利技术提出的一种基于机器学习的FOD检测算法的实施例一的工作原理框图；
[0018]图2为本专利技术提出的一种基于机器学习的FOD检测算法的存储模块的原理框图；
[0019]图3为本专利技术提出的一种基于机器学习的FOD检测算法的对比模块的原理框图；
[0020]图4为本专利技术提出的一种基于机器学习的FOD检测算法的判断模块的原理框图；
[0021]图5为本专利技术提出的一种基于机器学习的FOD检测算法的实施例二的工作原理框图。
具体实施方式
[0022]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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0023]实施例一
[0024]参照图1，一种基于机器学习的FOD检测算法，包括输入模块、处理模块、存储模块、采集模块、识别模块、显示模块、对比模块、判断模块和报警模块，输入模块和处理模块电性连接，处理模块和存储模块双向连接，采集模块和识别模块电性连接，报警模块和处理模块均与识别模块电性连接，显示模块和处理模块电性连接，判断模块和处理模块均与对比模块电性连接，对比模块、存储模块和报警模块均与判断模块电性连接。
[0025]参照图2，存储模块包括数据输入单元、临时存储单元、永久存储单元和数据输出单元，数据输入单元和临时存储单元电性连接，临时存储单元和永久存储单元电性连接，永久存储单元和数据输出单元电性连接，存储模块的设置能够稳定存储原始影响，方便进行数据的对比，进而方便检测机场内的外来物。
[0026]参照图3，对比模块包括存储信息输入单元、采集信息输入单元、信息对比单元和信息输出单元，存储信息输入单元和采集信息输入单元均与信息对比单元电性连接，信息对比单元和信息输出单元电性连接，对比模块的设置能够将原始影响与新采集的影响进行对比，进而能够判断机场内是否存在外来物。
[0027]参照图4，判断模块包括数据接收单元、数据分类单元和数据传送单元，数据接收单元和数据分类单元电性连接，数据分类单元和数据传送单元电性连接，判断模块的设置能够自动判断机场内的物体是否会影响飞机的起降，提高安全性。
[0028]参照图1，报警模块包括网络连接单元、语音提醒单元和文字提醒单元，语音提醒
单元和文字提醒单元均与网络连接单元电性连接，报警模块的设置能够提醒机场人员外来物的出现，便于处理机场内的外来物。
[0029]参照图1，数据输入单元和数据输出单元均与处理模块电性连接，方便数据的调取与存储。
[0030]参照图1，存储信息输入单元和采集信息输入单元均与处理模块电性连接，信息输出单元与判断模块电性连接，方便数据的输送，进而能够判断机场内的杂物。
[0031]参照图1，数据接收单元与对比模块电性连接，存储模块和报警模块均与数据传送单元电性连接。
[0032]参照图1，存储模块上电性连接有查询模块，查询模块与显示模块电性连接，查询模块的设置能够查询存储模块内的信息，方便机场工作人员主动查询机场内出现的不影响飞机起降的杂物，能够人为判断是外来物还是机场新建设的设备，避免机场新建设备忘记录入系统内被当作外来物造成虚假报警的情况出现。
[0033]参照图1，采集模块包括声音采集单元、影像采集单元，能够稳定采集机场内的数据，能够快速发现机场内的外来物。
[0034]本实施例中，还包括学习模块，能够在运行的过程中不断地更新学习，补充数据库的资料，从而逐渐提高检测准确率。
[0035]本实施例中，在使用系统检测外来物时，先将机场整体影像通过输入模块输入到系统内，然后经过处理模块处理后发送到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的FOD检测算法，包括输入模块、处理模块、存储模块、采集模块、识别模块、显示模块、对比模块、判断模块和报警模块，其特征在于，所述输入模块和处理模块电性连接，所述处理模块和存储模块双向连接，所述采集模块和识别模块电性连接，所述报警模块和处理模块均与识别模块电性连接，所述显示模块和处理模块电性连接，所述判断模块和处理模块均与对比模块电性连接，所述对比模块、存储模块和报警模块均与判断模块电性连接。2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的FOD检测算法，其特征在于，所述存储模块包括数据输入单元、临时存储单元、永久存储单元和数据输出单元，数据输入单元和临时存储单元电性连接，临时存储单元和永久存储单元电性连接，永久存储单元和数据输出单元电性连接。3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的FOD检测算法，其特征在于，所述对比模块包括存储信息输入单元、采集信息输入单元、信息对比单元和信息输出单元，存储信息输入单元和采集信息输入单元均与信息对比单元电性连接，信息对比单元和信息输出单元电性连接。4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的FOD检测算法，其特征在于，所述判断模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：方俊，
申请(专利权)人：杭州立安飞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：