【摘 要】
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随着国内航空事业的快速发展，民用航空交通运输业在人们生活中变得越来越重要，而机场作为航空运输的枢纽平台，跑道安全问题日益受到重视，其中异物检测已经成为保障飞机起降安全的关键技术之一。目前，国外已有国家采用纳米波雷达等手段来实现异物的自动化检测和识别，受限于国外系统的购置成本以及技术垄断，很难在国内机场进行普及。
本文在分析和研究了现有异物检测系统的基础上，设计了一种基于视频的机场跑道异物检测系统。并着重在视频图像采集、异物检测、异物识别以及系统搭建四个方面进行研究。
视频图像采集方面，
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随着国内航空事业的快速发展，民用航空交通运输业在人们生活中变得越来越重要，而机场作为航空运输的枢纽平台，跑道安全问题日益受到重视，其中异物检测已经成为保障飞机起降安全的关键技术之一。目前，国外已有国家采用纳米波雷达等手段来实现异物的自动化检测和识别，受限于国外系统的购置成本以及技术垄断，很难在国内机场进行普及。
本文在分析和研究了现有异物检测系统的基础上，设计了一种基于视频的机场跑道异物检测系统。并着重在视频图像采集、异物检测、异物识别以及系统搭建四个方面进行研究。
视频图像采集方面，考虑到视频受阴雨天气和夜间光照等客观条件的影响，提出一种改进的多尺度Retinex图像增强算法。首先，通过小波分解获得图像低频和高频系数；然后采用结合双边滤波的多尺度Retinex算法对图像低频系数进行处理；利用可变阈值对高频系数进行去噪，同时引入图像清晰度参数对不清晰的像素进行适当增强；最后通过离散小波逆变换得到增强后的重构图像。
异物检测方面，提出一种基于特征融合的跑道异物检测算法。利用颜色特征以及纹理特征相融合，同时考虑两特征的置信度和相似性得分得出背景概率，继而进行前景分割，并将当前检测出的背景像素用于背景模板更新。在背景扰动与光照变化等情况下，该算法表现出良好的检测效果。
异物识别方面，设计了一种基于ResNet残差网络的分类识别模型，可以实现对机场跑道异物的自动分类识别。模型中残差网络有效的克服了因网络加深而带来的梯度消失以及性能退化等问题，同时在输出层利用改进的Softmax分类器对图像进行分类，提高了识别的准确率。
论文针对所搭建的系统进行了测试，当监控区域出现异物时，系统可以实时有效的检测与识别，同时将报警信息显示在监测界面上。测试结果表明，系统运行稳定、可靠，达到设计要求。
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