[发明专利]机场FOD监测方法、设备、存储介质及装置

说明书

本发明公开了一种机场FOD监测方法、设备、存储介质及装置，本发明根据预设神经网络模型对机场监测雷达采集的第一机场跑道图像信息及卫星雷达采集的第二机场跑道图像信息确定第一预处理结果和第二预处理结果；根据第一预处理结果、第二预处理结果及预设障碍物模型确定待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级；根据待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级生成FOD监测结果。由于本发明根据预设神经网络模型对图像信息进行预处理，并根据预设障碍物模型确定待识别障碍物的位置信及危险等级，本实施例相对于现有技术人工巡查，本发明实现了提升FOD监测效率，并保证了机场人员的安全。

技术领域

本发明涉及机场监测领域，尤其涉及一种机场FOD监测方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

目前，在机场不停航的情况下进行施工，会存在异物置于飞机跑道上，然而异物对于飞机来说十分危险，因此对于机场跑道异物(FOD)监测对于机场安全运行来说至关重要，但现有技术通过人工巡查检车飞机跑道上的异物，不仅监测效率低并且安全性差，从而存在较大安全隐患。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种机场FOD监测方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中对于通过人工监测机场不停航时施工路面异物效率低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种机场FOD监测方法，所述机场FOD监测方法包括以下步骤：

获取机场监测雷达采集的第一机场跑道图像信息及卫星雷达采集的第二机场跑道图像信息；

根据预设神经网络模型对所述第一机场跑道图像信息进行预处理，获取第一预处理结果；

根据所述预设神经网络模型对所述第二机场跑道图像信息进行预处理，获取第二预处理结果；

根据所述第一预处理结果、所述第二预处理结果及预设障碍物模型确定待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级；

根据所述待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级生成FOD监测结果。

优选地，所述根据预设神经网络模型对所述第一机场跑道图像信息进行预处理，获取第一预处理结果的步骤，包括：

根据预设神经网络模型从所述第一机场跑道图像信息提取第一特征点信息；

将所述第一特征点信息作为第一预处理结果；

相应地，所述根据所述预设神经网络模型对所述第二机场跑道图像信息进行预处理，获取第二预处理结果的步骤，包括：

根据所述预设神经网络模型从所述第二机场跑道图像信息提取第二特征点信息；

将所述第二特征点信息作为第二预处理结果。

优选地，所述根据所述第一预处理结果、所述第二预处理结果及预设障碍物模型确定待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级的步骤，包括：

根据所述第一特征点信息对所述第二特征点信息进行匹配，获得匹配结果；

根据所述匹配结果确定安全事件信息集合；

根据所述安全事件集合和预设障碍物模型确定待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级。

优选地，所述根据安全事件集合和预设障碍物模型确定待识别障碍物位置信息及待识别障碍物危险等级的步骤，包括：

从所述安全事件信息集合中提取待识别障碍物位置信息及提取障碍物特征点信息；

根据所述障碍物特征点信息与预设障碍物模型进行匹配，获得第一匹配结果；