机场跑道异物检测系统算法研究与软件实现

发布时间：2017-03-20 18:00

  本文关键词：机场跑道异物检测系统算法研究与软件实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：机场跑道异物指异常出现在机场跑道上并威胁飞行安全的外来物体。它的存在对航空安全造成严重隐患,带来巨大损失。国内外对机场跑道的异物检测给予了高度关注,国外己开发出了一些性能优良的异物检测系统,国内的相关研究也在不断深入。目前主流的异物检测手段依赖雷达设备和光学设备,这两种设备各有千秋,本文研究的是以雷达为主要检测设备的异物检测系统。 异物检测系统首先通过雷达扫描获得数据,然后通过程序解析数据,其次使用图像处理算法处理雷达图像并检测异物,最后通过网络发送检测数据。本文主要实现了系统的软件部分,即设计完成了应用于异物检测系统中的Visual C++应用程序。它拥有友好的界面、高效的接口、可靠的数据管理、有效的处理算法,是一个功能完善、运行稳定的软件产品。 本文重点研究了机场跑道异物检测算法。本文在借鉴视频图像处理方法基础上针对雷达图像特点进行完善和改进,提出了一种基于雷达图像处理的异物检测算法。检测算法包含了基于高斯混合模型思想的去噪、改进的背景差分、阈值化及中值滤波、数学形态学运算、基于漫水填充的目标分割等内容,可有效处理图像,准确检测异物,精确度高,实时性好,是异物检测系统软件核心算法。 本文还对机场跑道异物识别进行了探讨。在介绍主流识别方法的基础上,引入了基于无监督特征学习的识别方法,它包括数据准备、特征学习、特征提取、图像分类等过程,为跑道异物识别问题提供了一种可行的解决方案。本文对识别方法进行了改进并完成软件实现,获得了较为可观的实验结果。这部分研究内容未来可以融入到异物检测系统中来进一步增强系统功能。
【关键词】：跑道异物 雷达图像处理 异物检测 异物识别
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：V351.3;TP274
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 机场跑道异物检测系统的发展现状11-12
• 1.3 论文选题及其意义12-13
• 1.4 本文内容和组织结构13-15
• 2 机场跑道异物检测系统软件实现15-32
• 2.1 系统概述15-17
• 2.2 基本功能实现17-25
• 2.2.1 软件和DSP的接口17-18
• 2.2.2 软件和控制主机的接口18-20
• 2.2.3 软件中的数据处理20-25
• 2.3 附加功能实现25-31
• 2.3.1 设置25-26
• 2.3.2 显示26-27
• 2.3.3 保存27-31
• 2.4 本章小结31-32
• 3 机场跑道异物检测算法研究32-45
• 3.1 算法概述32-33
• 3.2 雷达图像去噪33-36
• 3.2.1 图像去噪方法33-34
• 3.2.2 基于高斯混合模型思想的去噪方法34-35
• 3.2.3 实验结果35-36
• 3.3 背景差分36-39
• 3.3.1 目标检测方法36-37
• 3.3.2 改进的背景差分法37-38
• 3.3.3 实验结果38-39
• 3.4 雷达图像后续处理39-41
• 3.4.1 阈值化及滤波39-40
• 3.4.2 数学形态学40
• 3.4.3 实验结果40-41
• 3.5 目标分割41-43
• 3.5.1 目标分割方法41
• 3.5.2 基于漫水填充的目标分割41-42
• 3.5.3 实验结果42-43
• 3.6 结果分析43-44
• 3.7 本章小结44-45
• 4 机场跑道异物识别算法研究45-58
• 4.1 问题概述45
• 4.2 主流识别方法45-49
• 4.2.1 机器学习简介45-46
• 4.2.2 特征46-48
• 4.2.3 分类器48-49
• 4.3 无监督特征学习的识别算法49-57
• 4.3.1 算法简介49-50
• 4.3.2 数据准备50
• 4.3.3 特征学习50-52
• 4.3.4 特征提取52-54
• 4.3.5 图像分类54-55
• 4.3.6 实验结果55-57
• 4.4 本章小结57-58
• 5 结论58-60
• 参考文献60-62
• 作者简历62-64
• 学位论文数据集64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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  本文关键词：机场跑道异物检测系统算法研究与软件实现，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：258167