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题名多尺度特征融合的机场跑道异物检测与识别算法
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作者
郭晓静
邹松林
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机构
中国民航大学工程技术训练中心
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第16期319-324,共6页
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文摘
机场跑道异物对飞机起飞降落存在着致命威胁,而人工巡检异物的方式成本高,效率低,因此将深度学习检测算法用于机场跑道异物检测是必要的。针对异物尺寸大小不一、特征提取难度大而导致的漏检与定位不准问题,提出一种基于多尺度特征融合的机场跑道异物检测与识别算法。以多尺度特征提取与融合为切入点,提出多分支空间注意力,加强对异物的特征提取,同时能够关注不同尺寸大小的异物。采用BiFPN网络进行特征融合,能够高效融合不同尺度的特征信息。实验结果表明,改进后算法平均精度达到94.7%,相比于YOLOv5提高5.9个百分点,也超越了YOLOv6、YOLOv7以及Faster R-CNN,从而验证了该算法在机场跑道异物检测领域有较好的应用价值。
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关键词
机场跑道异物
目标检测
空间注意力
特征融合
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Keywords
foreign objects on airport runway
object detection
spatial attention
feature fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名区域生长在跑道异物检测中的应用
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作者
刘鸣秋
熊龙杰
章林
沈麟
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机构
湖北国际物流机场有限公司
南京莱斯电子设备有限公司
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出处
《无线互联科技》
2022年第17期94-97,共4页
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文摘
机场跑道异物检测是保障机场及飞行器安全的重要内容,针对边灯式FOD雷达在杂波区域常规检测算法异物检测能力差的问题,文章提出了一种基于图像的区域生长杂波区域目标提取算法。文章首先分析了区域生长方法的原理和生长流程;其次,通过仿真验证了区域生长方法对特征区域提取的有效性;最后,将区域生长方法应用到跑道雷达异物检测中。实测试验结果表明,该方法能够有效抑制雷达杂波区域的虚假目标,降低机场跑道异物(FOD)检测系统虚警,提高雷达目标发现能力。
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关键词
异物检测
机场跑道
杂波抑制
区域生长
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Keywords
foreign object detection
airport runway
clutter suppression
regional growth
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分类号
V351.3
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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