民机试飞中基于图像分割和水雾模型FOD检测

机场外来物(FOD)给机场带来安全隐患。针对FOD雷达检测成本高以及环境因素限制等问题,以民机试飞跑道为对象,提出采用图像分割和水雾模型法对试飞跑道上的FOD进行智能识别,为试飞安全提供保障。研究了灰度检测、主动轮廓检测和大津法检测对FOD的识别效果。结果表明:图像灰度检测FOD轮廓存在较多的不连续区域,主动轮廓检测对单个FOD识别效果较好,采用大津法时,跑道线会对自适应阈值产生较大干扰,FOD图像轮廓与背景区别不明显。水雾模型法可以快速检测试飞跑道内的多个FOD,检测时间小于5 s,识别准确率95.67%。