[發明專利]一種基于視頻目標識別定位的機場場面監視方法

在審

• 申請號: 202110761829.3
• 申請日: 2021-07-06
• 公開（公告）號: CN113343933A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 曾杰;黃俊;湯本俊;楊東升;王健;劉連忠
• 申請（專利權）人: 安徽水天信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/80
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了一種基于視頻目標識別定位的機場場面監視方法，包括如下步驟：在機場場面范圍內架設若干臺前端攝像頭，使其視頻畫面之間存在一定重合區域從而能夠覆蓋整個機場場面，并采集攝像頭的視頻圖像；利用深度學習算法構建目標識別模型，采集待監視目標的圖像樣本，對模型進行訓練；利用目標識別模型對視頻圖像中的監視目標進行識別定位，獲取目標的分類信息及圖像坐標信息；根據目標在視頻畫面中的圖像坐標以及事先標定的經緯度坐標數據，通過圖像坐標與經緯度坐標轉換獲得目標的實際經緯度坐標信息。本發明可自主探測和識別機場場面上的航空器、車輛、行人等目標，快速獲取目標的圖像坐標和經緯度等信息，造價低、使用方便、能夠無盲區監視。

技術領域

本發明涉及機場場面監視技術領域，尤其是涉及一種基于視頻畫面目標識別定位的機場場面監視方法。

背景技術

機場場面監視是指對機場跑道、停機坪上航空器和車輛等目標的活動情況進行監視，以便管制員全面了解和掌握機場場面上各類目標的分布位置和活動情況，從而實現機場場面的安全管控。

目前，機場場面監視主要采用場面監視雷達、廣播式自動相關監視(ADS-B)以及多點定位技術等獲取目標的活動信息。但是，上述三種機場場面監視技術都存在著一些缺點。場面監視雷達成本高、不能確定航空器識別代碼，同時還存在著一定的探測盲區；廣播式自動相關監視要求航空器和車輛必須安裝ADS-B應答機；多點定位技術同樣要求航空器和車輛安裝應答機，存在著一定的探測盲區。另外，行人也是機場場面監視的重要目標，而以上技術均不能對行人進行探測和定位，導致機場場面監視的目標不夠全面。

因此，亟需建立一種更全面更高準確性的場面監視方法以便更好地進行場內各類目標的分析識別，從而提高安全生產作業的能力。

發明內容

本發明的目的是為了克服現有技術存在的以上不足或改進需求，研究設計了一種基于視頻目標識別定位的機場場面監視方法，以更好地進行全方位的場內監測。

為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于視頻目標識別定位的機場場面監視方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、在機場場面范圍內架設若干臺前端攝像頭，使其視頻畫面之間存在一定重合區域從而能夠覆蓋整個機場場面，并采集攝像頭的視頻圖像；

S2、利用深度學習算法構建目標識別模型，采集待監視目標的圖像樣本，對模型進行訓練；

S3、利用目標識別模型對視頻圖像中的監視目標進行識別定位，獲取目標的分類信息及圖像坐標信息；

S4、根據目標在視頻畫面中的圖像坐標以及事先標定的經緯度坐標數據，通過圖像坐標與經緯度坐標轉換獲得目標的實際經緯度坐標信息。

進一步的，所述攝像頭使用200萬像素及以上分辨率的槍式攝像頭。所述待監視目標包括航空器、車輛及行人。

此外，所述事先標定的經緯度坐標數據是與采集到所述目標的攝像頭所對應的數據。所述攝像頭在機場塔臺上方架設，并采用多層扇形安裝。

其中，所述的目標識別模型基于深度學習技術進行構建，對目標進行識別定位的步驟如下：

S31、獲取機場場面某個攝像頭的視頻圖像；

S32、基于深度神經網絡，通過卷積層提取圖像的特征圖，并采用選擇性搜索算法得到圖像的感興趣區域；

S33、對感興趣區域進行池化，在特征圖上得到感興趣區域的特征，并統一特征大小，得到感興趣區域的特征向量；

S34、將感興趣區域的特征向量與全連接層相連，并定義損失函數，得到當前感興趣區域的類別及坐標包圍框；

S35、對所有包圍框進行非極大值抑制，得到最終的目標類別及坐標包圍框，從而獲取目標的分類信息及圖像坐標信息。