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基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法與流程

文檔序號:39729392發(fā)布日期:2024-10-22 13:33閱讀:5來源:國知局
基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法與流程

本發(fā)明涉及機(jī)坪保障,特別涉及基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法。


背景技術(shù):

1、機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)是現(xiàn)代機(jī)場運(yùn)營中至關(guān)重要的一部分,它涵蓋了一系列技術(shù)和設(shè)施,旨在確保機(jī)場各項(xiàng)運(yùn)營活動的高效性、安全性和可靠性。在傳統(tǒng)機(jī)場運(yùn)行管理中,保障節(jié)點(diǎn)信息的采集通常依賴于人工觀察和手動填報(bào),這種方式存在一些問題。僅憑借人工觀察和手動填報(bào),會面臨以下問題:增加了人員的工作負(fù)擔(dān),可能會影響工作質(zhì)量;數(shù)據(jù)的實(shí)時性較差,可能導(dǎo)致信息不及時;手動填報(bào)容易出現(xiàn)漏報(bào)、誤報(bào)等問題,使得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和參考性受到影響。而機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)就可以解決上述問題,通過多個子系統(tǒng)和設(shè)備的集成進(jìn)行實(shí)時的檢測和反饋協(xié)同,保障機(jī)場的秩序。

2、目前,圖像處理技術(shù)在航班保障中起著十分重要的作用。通過智能感知技術(shù),利用傳感器網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)控?cái)z像頭等設(shè)備,實(shí)時監(jiān)測機(jī)場各個區(qū)域的情況。將收集到圖像數(shù)據(jù)通過圖像識別技術(shù)能夠檢測到飛機(jī)、車輛、行李和人員的位置和運(yùn)動,以及檢測環(huán)境因素如天氣、溫度和能見度等信息。建立可靠的通信和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施,保障各個設(shè)備之間的信息交換和互聯(lián)。這包括局域網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星通信等技術(shù),確保系統(tǒng)在復(fù)雜的環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。與航空管制部門和航空公司的系統(tǒng)進(jìn)行集成,確保航班安全和正常運(yùn)行。

3、現(xiàn)有基于圖像識別的保障節(jié)點(diǎn)自動錄入需要基于視頻識別出保障車輛的類型,并且能夠在整個視頻過程中對車輛進(jìn)行跟蹤,但這種技術(shù)在保障車輛被遮擋或雨霧光照情況下可能出現(xiàn)嚴(yán)重誤差,導(dǎo)致整個系統(tǒng)的識別效果大大降低。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足,本發(fā)明提供的相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法并不直接識別保障車輛,而是先識別出飛機(jī)的位姿,基于飛機(jī)位姿預(yù)測出保障車輛與飛機(jī)的相對位置,只要有車輛進(jìn)入到識別區(qū)域,則可以認(rèn)為是對應(yīng)保障車輛的出現(xiàn),由于本方法只需要基于圖像識別技術(shù)識別出飛機(jī)上幾個關(guān)鍵的部位,如機(jī)頭和機(jī)尾,這兩個關(guān)鍵部位的可辨識度很高,在雨霧或者夜間也能夠很好地被識別出來,而且?guī)缀醪淮嬖诒徽趽醯膯栴},其解決了現(xiàn)有的基于圖像識別的保障節(jié)點(diǎn)自動錄入方法在圖像識別效果不佳的情況下無法進(jìn)行保障節(jié)點(diǎn)檢測的問題。

2、為了達(dá)到上述發(fā)明目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,包括:

3、s1、根據(jù)保障車輛和飛機(jī)之間的相對位置關(guān)系,制作標(biāo)注保障車輛和飛機(jī)相對位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集;

4、s2、利用深度學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測模型;

5、s3、使用改進(jìn)yolov7模型對機(jī)場實(shí)時傳入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,得到飛機(jī)的關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù);

6、s4、將關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型,完成機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別。

7、進(jìn)一步地:所述s1包括:

8、s11、對飛機(jī)的3d圖像進(jìn)行不同拍攝角度以及拍攝距離的隨機(jī)變換,并進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注,得到飛機(jī)位姿圖像數(shù)據(jù);

9、s12、根據(jù)飛機(jī)位姿圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)的保障車輛位置,獲取相對位置特征,并將相對位置特征作為標(biāo)注保障車輛和飛機(jī)相對位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集。

10、進(jìn)一步地:所述s12中,相對位置特征包括機(jī)頭x坐標(biāo)、機(jī)頭y坐標(biāo)、機(jī)尾x坐標(biāo)、機(jī)尾y坐標(biāo)、飛機(jī)朝向、保障車輛檢測框左上角坐標(biāo)和保障車輛檢測框右下角坐標(biāo)。

11、進(jìn)一步地:所述s2中,預(yù)測模型包括依次連接的輸入層、第一隱藏層、第二隱藏層和輸出層;

12、所述第一隱藏層包括64個神經(jīng)元,所述第二隱藏層包括32個神經(jīng)元。

13、進(jìn)一步地:所述s3中,改進(jìn)yolov7模型對機(jī)場實(shí)時傳入的圖像數(shù)據(jù)的處理方法包括:

14、s31、將機(jī)場實(shí)時傳入的圖像數(shù)據(jù)輸入改進(jìn)yolov7模型,通過改進(jìn)yolov7模型的主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò),提取三種不同尺寸的特征圖;

15、s32、使用解耦頭分別對三種不同尺寸的特征圖進(jìn)行預(yù)測,得到用于分類的cls特征、用于定位的reg特征和用于置信度任務(wù)的obj特征;

16、s33、將用于分類的cls特征、用于定位的reg特征和用于置信度任務(wù)的obj特征經(jīng)過堆疊操作組合為最終特征圖,并將最終特征圖作為飛機(jī)的關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù)。

17、進(jìn)一步地:所述s32中,解耦頭包括分類分支和回歸分支;

18、所述分類分支包括依次連接的兩層3×3?卷積層和一層1×1卷積層;

19、所述分類分支輸出用于分類的cls特征;

20、所述回歸分支包括依次連接兩層3×3?卷積層和平行的一層1×1卷積層;

21、所述回歸分支輸出用于定位的reg特征和用于置信度任務(wù)的obj特征。

22、進(jìn)一步地:所述s4包括:

23、s41、將關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型,通過預(yù)測模型輸出保障車輛的檢測框;

24、s42、跟蹤保障車輛的檢測框中保障車輛段運(yùn)動軌跡,根據(jù)保障車輛段運(yùn)動軌跡,得到機(jī)場保障的開始時間節(jié)點(diǎn)和結(jié)束時間節(jié)點(diǎn),完成機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別。

25、本發(fā)明的有益效果為:

26、本發(fā)明提供的相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法并不直接識別保障車輛,而是先識別出飛機(jī)的位姿,基于飛機(jī)位姿預(yù)測出保障車輛與飛機(jī)的相對位置,只要有車輛進(jìn)入到識別區(qū)域,則可以認(rèn)為是對應(yīng)保障車輛的出現(xiàn);

27、由于本方法只需要基于圖像識別技術(shù)識別出飛機(jī)上幾個關(guān)鍵的部位,如機(jī)頭個機(jī)尾,這兩個關(guān)鍵部位的可辨識度很高,在雨霧或者夜間也能夠很好地被識別出來,而且?guī)缀醪淮嬖诒徽趽醯膯栴},其解決了現(xiàn)有的基于圖像識別的保障節(jié)點(diǎn)自動錄入方法在圖像識別效果不佳的情況下無法進(jìn)行保障節(jié)點(diǎn)檢測的問題。



技術(shù)特征:

1.基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s1包括:

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s12中,相對位置特征包括機(jī)頭x坐標(biāo)、機(jī)頭y坐標(biāo)、機(jī)尾x坐標(biāo)、機(jī)尾y坐標(biāo)、飛機(jī)朝向、保障車輛檢測框左上角坐標(biāo)和保障車輛檢測框右下角坐標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s2中,預(yù)測模型包括依次連接的輸入層、第一隱藏層、第二隱藏層和輸出層;

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s3中,改進(jìn)yolov7模型對機(jī)場實(shí)時傳入的圖像數(shù)據(jù)的處理方法包括:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s32中,解耦頭包括分類分支和回歸分支;

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,其特征在于,所述s4包括:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于相對位置學(xué)習(xí)的機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別方法,涉及機(jī)坪保障技術(shù)領(lǐng)域,包括:S1、根據(jù)保障車輛和飛機(jī)之間的相對位置關(guān)系,制作標(biāo)注保障車輛和飛機(jī)相對位置數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集;S2、利用深度學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測模型;S3、使用改進(jìn)YOLOV7模型對機(jī)場實(shí)時傳入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,得到飛機(jī)的關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù);S4、將關(guān)鍵點(diǎn)位置數(shù)據(jù)輸入預(yù)測模型,完成機(jī)場保障節(jié)點(diǎn)自動識別,本發(fā)明彌補(bǔ)了完全依靠圖像檢測進(jìn)行保障節(jié)點(diǎn)識別方法的不足,提高保障節(jié)點(diǎn)檢測效率。

技術(shù)研發(fā)人員:黨婉麗,羅謙,鄭懷宇,耿龍,曹利波,王朝,牛杰,王江,裴翔宇,但軍,劉晨,張啟俊
受保護(hù)的技術(shù)使用者:民航成都電子技術(shù)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/10/21
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