国际大型机场航站区典型构型分析

中国民航业的发展和我国的经济增长量成正相关的关系,2009年,我国年旅客吞吐量在1000万人次以上的机场为14个,在中远期,我国还将有多个机场的年旅客量达到6～7千万人次。

基于ADS-B数据的机场场面多目标行为识别

针对机场场面监控视频中存在多个飞机目标,且各种行为轨迹相似,难以通过轨迹进行行为判断的问题,提出了一种基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast,ADS-B)数据的机场场面多目标行为识别。首先,利用ADS-B信息通过透视变换的方法对视频中的所有飞机进行定位;其次,利用历史轨迹预测飞机一定距离之后未来时刻的位置,通过历史以及预测的目标位置划定每一架飞机的运动区域;最后,将多目标行为识别转换为多个单目标行为识别任务。在每一架飞机的运动区域中,通过多时间尺度的融合卷积完成对所有飞机的行为识别。针对性地制作了一个包含飞机各种行为的小型数据集为基于融合卷积的行为识别算法提供训练和测试,同时在多个具有ADS-B数据以及相应标定数据的场面监控视频中进行了验证,实验结果表明本文方法可以满足包含多个目标的机场场面飞机行为识别任务。

一种民航ASTERIX数据与远程塔台视频监控的融合

为解决远程塔台视频数据单一、离散,无法获取飞行器实时航班信息的问题,提出一种民航ASTERIX数据与机场视频监控信息融合方法。首先在相机视场内采集全球定位坐标及对应图像,利用图像单应模型,得到GPS(global positioning system)坐标系与图像坐标系的关系矩阵;结合单应矩阵和民航数据提取的飞行器GPS坐标,计算出飞行器ASTERIX数据对应的像素坐标;同时通过视频检测跟踪方法,完成飞行器在视频中的定位;最后对飞行器在视频中运动轨迹和ASTERIX数据轨迹进行匹配,实现视频中飞行器显示对应航班信息。在典型机场开展实验,验证了本文方法不仅能精确检测飞行器位置,而且在视频中准确显示对应航班信息。

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns,LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。

双能X射线旅行箱图像走轮及拉杆识别方法

针对目前X射线行李安检过程中旅行箱自身的走轮及拉杆对违禁品自动探测的干扰问题,研究了一种旅行箱图像走轮及拉杆的识别方法:利用一种对旅行箱走轮轴承识别技术,识别出走轮区域并定位轴承坐标;依据坐标对图像仿射变换并进行直线检测,最后运用一种积分投影方法来识别出拉杆区域。试验结果表明,该方法能够较好地识别出旅行箱走轮及拉杆,对提高安检设备违禁品自动探测精度起到很大的帮助。

首都机场川航航班机位调整方案实施

2011年3月1日起，首都机场将四川航空公司（以下简称川航）航班的停机位区域由T3C东侧调整至T3C西侧停放，方案实施后，川航出港航班平均滑行时间降低约4—5分钟左右。