[發明專利]基于馬爾可夫隨機場的遠程塔臺視頻目標掛標牌方法

有效

• 申請號: 202010635670.6
• 申請日: 2020-07-03
• 公開（公告）號: CN111814654B
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 何亮;程先峰;楊愷;葉鑫鑫;劉勝新
• 申請（專利權）人: 南京萊斯信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V10/82;G06V10/84;G06N3/08
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

本發明公開了一種基于馬爾可夫隨機場的遠程塔臺視頻目標掛標牌方法，步驟如下：建立模型：使用貪婪算法求解連續視頻幀序列的稀疏表示，獲得對背景的初步估計；利用遞歸神經網絡求解圖像分割問題，得到前景目標跟蹤結果和背景估計；采用最近鄰方法建立上述世界坐標系下的目標坐標點位置與廣播式自動相關監視數據的對應關系，從而把廣播式自動相關監視中的標牌信息關聯到視頻上，實現自動掛標牌。本發明利用稀疏采樣方式，減少計算操作的數據集，降低背景解算的復雜度；將背景作為輸入，利用Hopfield網絡自主優化特性，自動形成對前景目標的優化估計。

技術領域

本發明屬于遠程塔臺技術領域，具體指代一種基于馬爾可夫(Markov)隨機場的遠程塔臺視頻目標掛標牌方法。

背景技術

目前，隨著人們生活節奏的加快，航空出行已成為一種重要的出行方式，隨之通用機場的建設也在一步步加快，預計2030年國內通用機場總量將超過2000個；但局限于通航機場航班量小，日常收益有限，依照傳統機場建設和管制建設規劃塔臺，其建設成本、運營成本不能在常規的運營周期內實現沖抵、獲取收益。且支線機場和通航機場爆發式增長勢必會帶動管制員人才需求，管制人才培養不能完全跟上機場建設需求。此外，機坪管制移交和跑道擴建需求進一步推動遠程塔臺技術發展。

遠程塔臺視頻監視能有效幫助管制人員進行場面交通管理，但視頻監視只能提供圖像信息，管制員還需通過中小顯、電子進程單等系統確定航空器標牌信息。視頻目標自動掛標牌功能能夠在視頻中直觀、準確的顯示航班號、速度、機型等標牌信息，有效降低管制員管制負荷，提高管制效率，確保管制安全。

現有的視頻與監視數據融合自動掛標方法主要采用背景差分法和KLT算法等實現飛機的檢測與跟蹤，選擇單幀圖像中目標中心點作為視頻位置坐標，對監視數據中飛機經緯度進行坐標轉換與視頻位置坐標進行映射，但是單幀圖像坐標映射方法存在標牌時延和丟失問題。

采用混合高斯模型建立背景模型，通過背景差分方法獲取飛機圖像坐標，隨后在機場地圖和視頻圖像上分別選取特征點建立映射關系，實現圖像跟蹤數據和廣播式自動相關監視(ADS-B,Automatic Dependent Surveillance Broadcast)數據的融合，此方法采用協方差矩陣和單應映射修正測量誤差，側重降低圖像檢測結果與雷達跟蹤結果的關聯誤差，忽略了視頻跟蹤結果誤差。同時忽視了硬件成本帶來的影響，如采用單幀匹配關聯的方式，對每一個視頻幀，均需處理圖像目標檢測、坐標映射、誤差修正、查庫關聯監視數據的工作流，受系統性能的影響，在處理連續多幀目標時，可能出現時延或者目標丟失的情況。

運動檢測模型類方法中，運動分割法將像素按照運動模式分類，常見的如KLT方法，根據運動目標在像素面上的矢量速度場，依據不同的運動參數將圖像分解到不同的運動層級，此方法無需先驗信息，但計算復雜，硬件成本較高。

發明內容

針對于上述現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于馬爾可夫隨機場的遠程塔臺視頻目標掛標牌方法，本發明利用稀疏采樣方式，減少計算操作的數據集，降低背景解算的復雜度；將背景作為輸入，利用Hopfield網絡自主優化特性，自動形成對前景目標的優化估計。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案如下：

本發明的一種基于馬爾可夫隨機場的遠程塔臺視頻目標掛標牌方法，步驟如下：

1)建立模型：假定連續視頻幀中背景圖像線性相關，運動目標則視為在視頻序列線性分解過程中無法納入背景矩陣中的像素，通過求解背景估計和前景標號集，對視頻幀圖像中的像素進行背景和前景的分類標記；

2)使用貪婪算法求解連續視頻幀序列的稀疏表示，獲得對背景的初步估計；

3)利用遞歸(Hopfield)神經網絡求解圖像分割問題，獲得對前景標號集的估計；利用該前景標號集，對步驟2)求得的背景的初步估計進行修正，得到前景目標跟蹤結果和背景估計；