[发明专利]机场停机坪飞机状态检测方法及装置在审
| 申请号: | 202011318220.0 | 申请日: | 2020-11-23 |
| 公开(公告)号: | CN112530205A | 公开(公告)日: | 2021-03-19 |
| 发明(设计)人: | 闫吉辰;李晓波;籍盖辉;张超峰;张斌 | 申请(专利权)人: | 北京正安维视科技股份有限公司 |
| 主分类号: | G08G5/00 | 分类号: | G08G5/00;H04N7/18 |
| 代理公司: | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人: | 方晓明 |
| 地址: | 100088 北京市西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 机场 停机坪 飞机 状态 检测 方法 装置 | ||
1.一种机场停机坪飞机状态检测方法,其特征在于,所述方法包括:
根据摄像机SDK获取机场网络摄像机的实时视频图像,用于飞机目标的检测分析;
根据所述实时视频图像绘制飞机停机坪分析区域的掩码图;
对所述实时视频图像进行深度学习飞机检测;
将所述深度学习飞机检测的结果进行队列缓存并进行分析,判断飞机是否驶离停机坪。
2.根据权利要求1所述的机场停机坪飞机状态检测方法,其特征在于,在所述根据所述实时视频图像绘制飞机停机坪分析区域的掩码图之后,还包括:
根据所述掩码图全选出飞机分析区域,用于排除复杂背景干扰。
3.根据权利要求1所述的机场停机坪飞机状态检测方法,其特征在于,所述对所述实时视频图像进行深度学习飞机检测包括:
采用YoloV3进行飞机检测,若检测结果为飞机且置信度大于阈值,则存在飞机目标,返回结果为True,否则返回结果为False。
4.根据权利要求1所述的机场停机坪飞机状态检测方法,其特征在于,所述将所述深度学习飞机检测的结果进行队列缓存并进行分析,判断飞机是否驶离停机坪包括:
对深度学习飞机检测的结果进行逐帧缓存,当缓存队列长度小于N时,将深度学习飞机检测的结果从缓存队列队尾进行入队操作,当缓存队列长度等于N时,队列队首进行出队操作,下一帧飞深度学习飞机检测的结果从缓存队列队尾进行入队操作;
对所述缓存队列进行分析,统计缓存队列中结果为True的元素为p个,缓存队列中结果为False的元素为q个,设当前停机坪状态变量为E,默认为False,若p等于N,则设置当前停机坪状态变量E等于Ture,判定当前停机坪存在飞机,若q等于N,并且当前停机坪状态变量E等于Ture时,判定当前停机坪上面的飞机已经移动,系统报警。
5.一种机场停机坪飞机状态检测装置,其特征在于,包括:
实时视频图像获取模块,用于根据摄像机SDK获取机场网络摄像机的实时视频图像,用于飞机目标的检测分析;
掩码图绘制模块,用于根据所述实时视频图像绘制飞机停机坪分析区域的掩码图;
深度学习飞机检测模块,用于对所述实时视频图像进行深度学习飞机检测;
飞机状态判断模块,用于将所述深度学习飞机检测的结果进行队列缓存并进行分析,判断飞机是否驶离停机坪。
6.根据权利要求5所述的机场停机坪飞机状态检测装置,其特征在于,还包括:
分析区域确定单元,用于根据所述掩码图全选出飞机分析区域,用于排除复杂背景干扰。
7.根据权利要求5所述的机场停机坪飞机状态检测装置,其特征在于,所述深度学习飞机检测模块包括:
YoloV3检测单元,用于采用YoloV3进行飞机检测,若检测结果为飞机且置信度大于阈值,则存在飞机目标,返回结果为True,否则返回结果为False。
8.根据权利要求5所述的机场停机坪飞机状态检测装置,其特征在于,所述飞机状态判断模块包括:
队列缓存单元,用于对深度学习飞机检测的结果进行逐帧缓存,当缓存队列长度小于N时,将深度学习飞机检测的结果从缓存队列队尾进行入队操作,当缓存队列长度等于N时,队列队首进行出队操作,下一帧飞深度学习飞机检测的结果从缓存队列队尾进行入队操作;
队列分析单元,用于对所述缓存队列进行分析,统计缓存队列中结果为True的元素为p个,缓存队列中结果为False的元素为q个,设当前停机坪状态变量为E,默认为False,若p等于N,则设置当前停机坪状态变量E等于Ture,判定当前停机坪存在飞机,若q等于N,并且当前停机坪状态变量E等于Ture时,判定当前停机坪上面的飞机已经移动,系统报警。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至4任一项所述的机场停机坪飞机状态检测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述的机场停机坪飞机状态检测方法的步骤。
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