[发明专利]一种跑道FOD图像探测方法及装置

说明书

本发明涉及基于2D图像的物体探测和物体识别领域，尤其是涉及一种跑道FOD图像探测方法及装置。本发明针对现有技术存在的问题，提供一种跑道FOD图像探测方法及装置，通过训练获得跑道自身固有结构在多种气象和光照条件下成像的特征分布规律，建立非FOD目标的排除模型；并在实际跑道上进行FOD探测过程中，首先对局部外貌差异进行边缘检测得到疑似目标，然后通过前期训练获得的排除模型进行快速非FOD目标排除，最终得到FOD目标并进行报警。本发明通过从四个正样本图像集合建立非FOD目标的排除模型，分别计算并统计四类跑道表面物体区别于负样本图像集合的识别参数，实现对跑道监视区域的完整FOD检测。

技术领域

本发明涉及基于2D图像的物体探测和物体识别领域，尤其是涉及一种跑道FOD图像探测方法及装置。

背景技术

跑道入侵异物(下文简称FOD)对航班安全有重大威胁。从法国协和号空难事故后，多方研究机构与公司都在致力于FOD探测技术的研究和应用系统的开发。当前主流的应用系统使用的技术为雷达探测技术和图像探测技术。图像探测技术因其成本相对较低，夜视技术和图像探测不断发展，正得到越来越多的接受和认可。

图像探测面临的技术难点主要来自跑道外观细节和FOD的多样性。首先，跑道本身并不是简单的灰色平面，而是有多种结构。跑道上有指引标识线、嵌入的跑道指示灯等结构，在跑道板块之间存在缝隙，混凝土石块材质的跑道在道面可见小石块材质。其次，FOD的种类繁多，常见的就涉及扳手、铁链、金属板、轮胎橡胶等十余个种类，因遗落姿态不同带来的外观差异更无法统计，甚至机场出现的一些FOD是不可预知的。第三，跑道和FOD在工作的环境中外貌可能发生多种多变。户外环境中，光照的变化、降雨、降雪、霜冻都会引起跑道和FOD外表的改变。使用的过程中，轮胎摩擦会在跑道上留下痕迹，风化作用也会导致跑道裂缝，甚至局部破损。

以上难点对现有的一些探测技术性能有较大限制。基于局部外貌的变化进行探测的方法(如边缘检测、颜色差异等)，容易探测到跑道自身结构发出虚警。对跑道进行拍照作为原始图像，每次探测中拍照与原始图像进行比对，探测差异从而探测FOD的方法，难以适应工作环境的变化性。而对常见FOD种类分别训练探测器，进行特定物体探测的方法，对非常见的FOD种类探测能力有限。如果对非常见FOD种类也训练探测器，则探测过程中需要识别的种类繁多，探测速度慢。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种跑道FOD图像探测方法及装置，本方法在前期通过训练获得跑道自身固有结构在多种气象和光照条件下成像的特征分布规律，建立非FOD目标的排除模型；在FOD探测过程中，首先对局部外貌差异进行边缘检测得到疑似目标，然后通过前期训练获得的排除模型进行快速非FOD目标排除，最终得到FOD目标并进行报警。

本发明采用的技术方案如下：

一种跑道FOD图像探测方法包括：

步骤1：对理想跑道中指示灯、标识线、板块缝隙、轮胎痕迹四类跑道表面物体拍摄照片，分别建立四个正样本图像集合；对常见FOD拍摄照片，建立一个负样本图像集合；

步骤2：从四个正样本图像集合建立非FOD目标的排除模型，分别计算并统计四类跑道表面物体区别于负样本图像集合的识别参数；

步骤3：对实际跑道进行图像采集，对每张图像用边缘检测方法进行疑似目标探测，然后根据非FOD目标的排除模型中的识别参数排除跑道表面物体，实现对跑道监视区域的完整FOD检测。

进一步的，所述步骤1具体包括：

步骤11：对跑道的指示灯、标识线、板块缝隙、轮胎痕迹四类物体的整体和局部进行拍照，每类物体应拍摄至少10个样本，每个样本应至少从10个不同的角度进行拍摄；将所有图像剪去冗余区域，仅保留包含被拍摄物体的最小正方形区域；将所有剪裁后图像缩小至32×32像素；