[发明专利]机场起落架收放自动监测方法有效

专利信息
申请号: 201610325771.7 申请日: 2016-05-16
公开(公告)号: CN105810023B 公开(公告)日: 2018-08-21
发明(设计)人: 车国锋;王颖军;王志;赵晓波;何文波;侯艳萍 申请(专利权)人: 福建福光股份有限公司
主分类号: G08G5/00 分类号: G08G5/00
代理公司: 福州元创专利商标代理有限公司 35100 代理人: 蔡学俊
地址: 350015 福建*** 国省代码: 福建;35
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摘要: 发明提供一种机场起落架收放自动监测系统及方法,该系统其包括前端探测设备、信息处理设备以及后端指挥控制系统;前端探测设备采集的信息由信息处理设备处理后远程传输至后端指挥控制系统;前端探测设备包括主前端设备和备前端设备;信息处理设备包括主信息处理设备和备信息处理设备;主前端探测设备和备前端探测设备分别安装在机场跑道两侧。系统采用红外起落架监测方式,能够解决目前航空飞行中的不能有效判断起落架状态的问题;同时系统采用被动的方式对飞行进行有效的导航和航迹判断,提供飞行指挥人员必要的直观的图像和参数信息,提高飞行效率,结合上整个飞行的雷达,做到飞行过程中的全过程监控,进一步能够实现飞行的真正意义上的安全降落。
搜索关键词: 机场 起落架 自动 监测 系统 方法
【主权项】:
1.一种机场起落架收放自动监测方法,提供一自动监测系统,其包括前端探测设备、信息处理设备以及指挥控制系统;所述前端探测设备采集的信息由信息处理设备处理后远程传输至指挥控制系统;所述前端探测设备包括主前端设备和备前端设备;信息处理设备包括主信息处理设备和备信息处理设备;主前端探测设备和备前端探测设备分别安装在机场跑道两侧;其特征在于:信息处理设备包括图像处理和信息传输两个功能;图像处理包括飞机的目标自动捕获、目标精确稳定跟踪、目标航迹计算标示以及目标的姿态判断;信息传输包括对多传感器的图像进行融合压缩处理后形成视觉能观察的单幅图像,再进行参数的整合从而将图像、参数以及现场的相关信息进行特征级融合后进行信息传输;指挥控制系统通过指控命令选择前端探测设备的监控方向,即主要的降落方向,前端探测设备通过对指定方向的飞机飞行监视和净空的观察,判断飞机飞行的安全性;前端探测设备自动在空域中探测飞行的飞机,信息处理设备对指定的航线范围内的目标进行有效的跟踪和距离测量,分析飞机的飞行姿态和飞行的航迹,在同一航线上,若存在多个飞行的飞机,则进行多目标的跟踪,并同时对多目标进行航迹的计算和分析,优先级最大的是最接近机场的飞机;指挥控制系统将前端提供的信息进行专用语言转化,形成指导飞行员安全飞行的专用术语;并利用显示终端显示前端探测设备的图像信息,从而向指挥员提供现场的态势信息;指挥控制系统还接收信息处理设备计算的飞机航迹并将其与实际的飞机航迹、理论上安全的飞行航迹比较,指挥员根据比较结果提示飞行员进行飞行轨迹修正;同时指挥控制系统根据信息处理设备计算的飞机的当前姿态和根据天气条件计算出来的飞行姿态,指导飞行员进行飞机姿态的调整;主信息处理设备和备信息处理设备之间的信息进行融合共享,形成冗余的处理手段,且现场的信息处理设备信息进行像素级的融合,形成综合图像信息;两台设备的互为备份通过ip号优先级的方式或者c/s的模式进行主设备的选择,图像处理采用多核的cpu进行全场景的实时目标检测;所述图像处理包括以下步骤:步骤一:对图像进行预处理;步骤二:将预处理后的图像分割成目标块,将目标块按连通域进行连续序号的标号,目标的每段用一个三元组表示,即(起始坐标,终止坐标,标记),记为(S,E,L),用一个2维动态分配数组segment表示整个图像中所有段的跑长码,用一个一维数组seg_num[m]表示每一行的目标段数,m为图像的行数,邻接表为2行tab_leng列的2维数组neighbor[i][tab_leng],邻接表表示具有这两种标记的目标段应属于同一连通域;步骤三:在航迹处理中,通过引入检测前跟踪概念,对各潜在目标建立置信度目标链,置信度目标链包含了目标区域的有关特征值;选择如下特征参数作为目标确认阶段区分真假目标的依据:标号目标连通域的面积Sk(1,2,…,k),k为已标号目标区域的总数目;标号目标连通域的灰度最大值Ik;标号目标连通域的平均对比度Ck,其定义为:Ck=μK‑μB,其中μK为目标区对应的灰度均值,μB为目标区周围的背景灰度的均值;目标区的质心坐标XK和YK;在上述这些特征中,S属于目标的结构特征;I属于目标的强度特征;C属于统计类特征;Xk和Yk属于空间特征,所以,若定义特征矢量Fk为:Fk=[Sk,Ik,Ck,Xk,Yk],则Fk为根据卡尔曼滤波的算法规则后续目标确认处理作为区分真假目标和敌我目标的依据;步骤四:利用特征匹配法进行目标确认;当图像中包含多个目标时,采用前面定义的特征矢量,按特征匹配法来实现帧‑帧之间的目标确认:首先在前后两帧图像进行匹配算法,求取各相应图像之间的欧式距离,以此作为失配误差测度,然后建立特征量距离测度矩阵,将当前帧内每一目标对前一帧目标作移动,以求得SVM匹配测度矩阵,利用加权最大值获取匹配位置进行定位;步骤五:在跟踪阶段,对潜在目标采用了自动控制的灰度加权质心跟踪算法。
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