[發明專利]一種基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法

有效

• 申請號: 201410378544.1
• 申請日: 2014-08-01
• 公開（公告）號: CN105335751B
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 鄧覽;向衛;程建;王峰;李鴻升;王海彬;王龍;馬瑩
• 申請（專利權）人: 深圳中集天達空港設備有限公司;中國國際海運集裝箱（集團）股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 梁揮;尚群

一種基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法，包括：輸入視覺灰度圖像；目標鎖定，使用高斯混合模型對所述視覺灰度圖像進行運動目標掩膜的提取，鎖定待進入停機位的飛機輪廓；飛機引擎提取，包括：引擎檢測，利用該運動目標掩膜進行全局引擎檢測，并輸出檢測到的飛機引擎信息；引擎跟蹤，利用上一幀該飛機引擎信息進行引擎位置跟蹤并輸出跟蹤到的本幀飛機引擎信息，以提高本幀飛機引擎的檢測速度；飛機前輪定位，使用輸出的該飛機引擎信息和/或對應的所述停機位的機場引導線作為先驗信息確定飛機前輪可能出現的目標位置，使用針對機場環境優化后的前輪模板在該目標位置附近進行多分辨率匹配，并根據匹配結果確定并輸出該飛機前輪所在位置。

技術領域

本發明涉及一種泊位飛機定位及引導技術，特別是一種針對泊位飛機圖像中目標的特征部件的檢測和跟蹤的基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法。

背景技術

視覺圖像中的目標檢測與跟蹤是圖像處理與模式識別的基本任務之一，也是計算機視覺最重要的技術之一。視覺圖像中包含有豐富的顏色、亮度、紋理等信息，是經過自然選擇后最適合感知世界的方式。人類與部分高等動物的大腦可以自動地進行對感興趣目標的檢測與跟蹤過程，這依賴于大腦的強大處理能力和一個人或動物從小到大對世界的學習。要使用完全由計算機來模擬大腦的這一過程，以現有的科技水平還無法做到，但一些較為簡單的、具有高區分度的特殊物體的檢測與跟蹤，完全可以交給計算機來完成。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種針對泊位飛機圖像中目標的特征部件的檢測和跟蹤的基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法。

為了實現上述目的，本發明提供了一種基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法，其中，包括如下步驟：

S1、輸入視覺灰度圖像；

S2、目標鎖定，使用高斯混合模型對所述視覺灰度圖像進行運動目標掩膜的提取，鎖定待進入停機位的飛機輪廓；

S3、飛機引擎提取，包括：

S31、引擎檢測，利用步驟S2提取到的該運動目標掩膜進行全局引擎檢測，并輸出檢測到的飛機引擎信息；

S32、引擎跟蹤，利用步驟S31已檢測到的上一幀該飛機引擎信息進行引擎位置跟蹤并輸出跟蹤到的本幀飛機引擎信息，以提高本幀飛機引擎的檢測速度；

S4、飛機前輪定位，使用輸出的該飛機引擎信息和/或對應的所述停機位的機場引導線作為先驗信息確定飛機前輪可能出現的目標位置，使用針對機場環境優化后的前輪模板在該目標位置附近進行多分辨率匹配，并根據匹配結果確定該飛機前輪所在位置；

S5、輸出該飛機前輪所在位置信息，以引導駕駛員正確進入該停機位。

上述的基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法，其中，所述引擎檢測步驟S31包括：

S311、計算該運動目標掩膜覆蓋下的視覺圖像的灰度直方圖累積分布，根據該灰度直方圖累計分布確定該視覺圖像的最大/最小灰度級，進而確定該視覺圖像為白天或黑夜條件下所拍攝；

S312、使用分割閾值將圖像分割為極黑區域和其他區域；

S313、使用圓形判定閾值對所有極黑區域進行類圓區域檢測；

S314、篩選出高度相等、半徑相等且間距為一預設值的一對類圓區域作為飛機引擎信息。

上述的基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法，其中，所述引擎檢測步驟S31還包括：

S315、若檢測失敗，則提高該閾值重新進行步驟S312-S314，若檢測成功則輸出并記錄該飛機引擎信息。

上述的基于視覺圖像的泊位飛機前輪定位方法，其中，所述引擎檢測步驟S32包括：