[发明专利]一种基于图像视频处理技术的飞机位置检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于图像视频处理技术的飞机位置检测系统及方法，包括视频采集系统、数据采集系统、卷积神经网络系统和飞机位置状态检测系统，所述视频采集系统与数据采集系统通信连接，所述数据采集系统、卷积神经网络系统、飞机位置状态检测系统依次通信连接，所述数据采集系统包括飞机位置检测模型框架和数据图像帧采集模块，所述卷积神经网络系统内部具有飞机位置样本数据库，所述飞机位置状态检测系统包括飞机位置检测模块和飞机目标跟踪模块。本发明通过视频分析技术对机场飞行区监控视频中的飞机进行检测，可以自动获取飞机进入和离开停机位的时间，以便管制人员对飞机进行持续的场面引导，为机场航班保障提供准确的时间依据。

技术领域

本发明涉及飞机入离位检测技术领域，尤其涉及一种基于图像视频处理技术的飞机位置检测系统及方法。

背景技术

在机场飞行区的监控视频中对飞机进行检测，可以实现飞机定位和飞机入离位检测。在定位技术方面，目前对飞机的定位方法主要包括ADS-B定位、多点雷达定位、场间雷达定位等。ADS-B设备可能被飞机驾驶员手动关闭，多点雷达设备和场面监视雷达造价较为昂贵，在很多机场并没有部署。同时，上述设备在建筑物附近定位信号容易丢失；另一方面，目前可用的飞机定位方法，其定位精度和频率尚不能满足入离位检测需求，目前飞机的入离位检测主要通过泊位引导系统实现，由于该系统造价较高，国内仅有少量机场实现部署，且泊位引导系统仅能应用于近机位，不能满足远机位的入离位检测需求。

发明内容

针对现有技术存在的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于图像视频处理技术的飞机位置检测系统及方法，通过视频分析技术对机场飞行区监控视频中的飞机进行检测，可以自动获取飞机进入和离开停机位的时间，以便管制人员对飞机进行持续的场面引导，为机场航班保障提供准确的时间依据。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种基于图像视频处理技术的飞机位置检测系统，包括视频采集系统、数据采集系统、卷积神经网络系统和飞机位置状态检测系统，所述视频采集系统与数据采集系统通信连接，所述数据采集系统、卷积神经网络系统、飞机位置状态检测系统依次通信连接，所述数据采集系统包括飞机位置检测模型框架和数据图像帧采集模块，所述卷积神经网络系统内部具有飞机位置样本数据库，所述飞机位置状态检测系统包括飞机位置检测模块和飞机目标跟踪模块；所述视频采集系统包括若干个视频摄像头，所述视频采集系统用于采集视频数据并传输至数据采集系统，所述数据采集系统的数据图像帧采集模块用于对视频数据进行逐个视频图像帧采集并将视频图像帧传输至飞机位置检测模型框架中，所述飞机位置检测模型框架用于划设飞机入离位模型框架，所述飞机入离位模型框架包括飞机正入位区域框、飞机已入位区域框和飞机离位区域框，所述飞机位置样本数据库用于存储有飞机入离位的样本数据，所述样本数据包括飞机正入位样本数据、飞机已入位样本数据和飞机离位样本数据，所述卷积神经网络系统用于对数据采集系统所采集到的视频图像帧与飞机位置样本数据库的样本数据按照飞机位置检测模型框架进行图像特征提取及比对处理，所述飞机位置检测模块用于通过图像特征提取及比对处理并识别出飞机的位置状态，所述飞机目标跟踪模块用于根据飞机位置检测模块所识别出的飞机位置状态按照时间顺序进行飞机目标跟踪。

为了更好地实现本发明飞机位置检测系统，所述卷积神经网络系统用于对数据采集系统的视频图像帧提取并识别出飞机特征区域和背景特征区域，所述卷积神经网络系统将视频图像帧的飞机特征区域与背景特征区域传输至飞机位置状态检测系统中进行对比处理。

作为优选，所述飞机位置检测模块采用帧间差分法进行对比处理并得到飞机位置状态。

作为优选，所述飞机目标跟踪模块采用目标跟踪法和帧间差分法得到飞机目标跟踪数据。