基于霍夫转换及卷积神经网络的机场外来物体识别方法
基本信息
| 申请号 | CN201910628925.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110443151A | 公开（公告）日 | 2019-11-12 |
| 申请公布号 | CN110443151A | 申请公布日 | 2019-11-12 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 茅林明 | 申请（专利权）人 | 上海建坤信息技术有限责任公司 |
| 代理机构 | 上海骁象知识产权代理有限公司 | 代理人 | 林炜 |
| 地址 | 200032 上海市徐汇区宛平南路75号建科大厦22楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于霍夫转换及卷积神经网络的机场外来物体识别方法，涉及智能识别技术领域，所解决的是机场跑道外来物体监测的技术问题。该方法先拍摄各个外来物体的多角度图片，并根据拍摄的图片构建一个FOD样本库；然后再构建一个卷积神经网络，利用FOD样本库对卷积神经网络进行训练；然后利用摄像机拍摄包含有机场跑道的目标图片，并采用霍夫转换算法，从二值化后的目标图片中识别机场跑道的跑道边界线，并根据识别结果在目标图片上划定机场跑道区域；然后再用训练过的卷积神经网络来识别目标图片中的机场跑道区域是否存在外来物体。本发明提供的方法，能快速、准确的识别出机场跑道上的外来物体。 |
