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基于视频数据的机场跑道外来物检测
被引量:
8
1
作者
陈唯实
李敬
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1678-1684,共7页
提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信...
提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.
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关键词
视频
跑道外来物
检测
背景差分
杂波抑制
马尔科夫随机场
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职称材料
题名
基于视频数据的机场跑道外来物检测
被引量:
8
1
作者
陈唯实
李敬
机构
中国民航科学技术研究院机场研究所
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期1678-1684,共7页
基金
民航安全能力建设资金项目(142146903033)
文摘
提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD,Foreign Object Debris)检测算法,该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤.其中,几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异;背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息,建立背景模型并进行定时更新;杂波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息,建立马尔科夫随机场和概率统计模型,在降低虚警的同时提高了检测率.将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像,检测不同形状和颜色的FOD目标;采用本算法对机场实测数据进行测试,验证了算法的有效性.
关键词
视频
跑道外来物
检测
背景差分
杂波抑制
马尔科夫随机场
Keywords
video
foreign object debris(FOD)
detection
background subtraction
noise suppression
Markov random field
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视频数据的机场跑道外来物检测
陈唯实
李敬
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
8
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