機場場面移動車輛車載視覺監視系統關鍵技術研究

《機場場面移動車輛車載視覺監視系統關鍵技術研究》是依託南京航空航天大學，由丁萌擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：機場場面移動車輛車載視覺監視系統關鍵技術研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：丁萌
• 依託單位：南京航空航天大學

項目摘要

隨著我國航空運輸量的快速增長，現有的機場場面監視技術已不能完全滿足民航發展需要。為此，本項目針對現有場面監視系統的不足，通過在場面移動車輛上安裝由光學攝像機與毫米波雷達構成的求試視覺系統，結合相關學科最新理論研究成果，構建基於車載視覺的場面監視系統基本框架。首先研究旨在提高視覺圖像的對環境變化魯棒性的基於壓縮感知理論的毫米波與光學圖像融合算法；重點研究旨在確保車輛場面活動安全性的基於魯棒主分量分析的相對運動目標檢測算法；最後解決旨在提高場面監視系統定位信息余度的基於壓縮感知的車載背景圖像匹配定位問題。本項目的研究在理論將進一步促進壓縮感知理論和魯棒主分量分析方法的發展，在套用上將進一步提高機場場面監視可靠性。

結題摘要

隨著我國航空運輸量的快速增長，現有的機場場面監視技術已不能項迎設完全滿足民航發展需要。為此，本項目針對現有場面監視系統的不足，通過在場面移動車輛上安裝由悼全煉凶光學攝像機、熱紅外攝像機、雷射雷達等構成的視覺系統，構建基於車載視覺的場面監視系統基本框架。蘭享重以此平台為基礎，本項目展開了如下研究： 首先，根據壓縮採樣係數與圖像稀疏表示係數具有相關性，且稀疏表示係數能準確表示圖像局部凸信息的特點，本項目利用壓縮感知理論提出了一種多源圖像融合算法框架，在此框架下，本項目通過研究和設計不同的過完備字典構建方法、稀疏向量計算方法和融合規則，共研究和分析了12種基於壓縮感知的圖像融合方法，並以實驗為基礎利用主、客觀評價方式加以分析與比較。 其次，本項目提出了一種基於區域RGB顏色向量統計特徵的單幅圖像去霧方法，該算法可根據單幅彩色RGB圖像自動完成圖像去霧並增強圖像能見度。與基於暗通道的方法相比，本項目提出的方法無需操作兩個最小化過濾器，進笑少備而降低計算複雜度，同時由於改進了圖頸抹芝凝像復原方法使得本項目方法得到的清晰圖像顯得更加自然。 再次，本項目重點研究了基於多源信息的目標檢測方法。在該部分研究的具體過程中，分別針對運動背景與靜止背景研究不同的目標檢測方法，具體包括：第一、研究了序列圖像中基於RPCA的運動目標檢測方法；第二、研究了車載視覺系統中基於雷射雷達數據引導的障礙檢測與識別；第三、研究了基於頻域顯著性和非監督特徵學習的目標檢測方法；相關實驗驗證了本項目提出的相關目標檢測方法的可行性和有效性。 最後，本項目利用車載背景圖像中希滲永的場面標誌牌，結合雷射雷達與GPS定位信息研究了定位信息融合方法。在標誌牌識別研究中，重點研究了根據滑行道標記牌的特徵對標記牌候選區域預定位和準確定位的方法，通過模擬移動車輛在機場滑行道行駛場景，採集了多組自然條件下不同的圖像驗證了算法的有效性。在定位信息融合中，調用機場地理信息資料庫提取該標記牌的坐標信息，根據雷射測距儀測得的當前車輛與標記牌的相對位置信息，結合GPS定位信息進行信息融合，測試結果表明融合後的車輛定位精度比單獨使用傳統GPS定位結果更精準。