[发明专利]机场跑道侵入检测方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种机场跑道侵入检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像，所述目标图像的视野中包括基于机场跑道确定的侵入区域；

对所述目标图像进行切割，根据切割结果确定待识别图像，所述待识别图像包括至少两个相邻图像；

基于深度神经网络对所述待识别图像进行目标识别，得到第一目标位置信息，所述第一目标位置信息表征所述待识别图像中的目标的位置；

将所述第一目标位置信息映射到所述目标图像，得到目标位置映射信息，所述目标位置映射信息包括至少两个检测框，每个所述检测框表征对应的目标的位置；

获取任一第一检测框和任一第二检测框，所述第一检测框和所述第二检测框为所述目标位置映射信息中相交的两个检测框；

获取所述第一检测框和所述第二检测框的相交面积；

根据所述第一检测框，确定第一待识别图像，所述第一检测框通过将所述第一待识别图像对应的第一目标位置信息映射到所述目标图像得到；

根据所述第二检测框，确定第二待识别图像，所述第二检测框通过将所述第二待识别图像对应的第一目标位置信息映射到所述目标图像得到；

获取所述第一待识别图像和所述第二待识别图像的重合区域的面积；

响应于所述相交面积和所述重合区域的面积符合预设条件，融合所述第一检测框和所述第二检测框；

根据融合结果，得到第二目标位置信息，所述第二目标位置信息表征所述目标图像中的目标的位置；

根据所述第二目标位置信息和所述侵入区域，确定所述机场跑道的侵入结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二目标位置信息包括至少一个检测框，所述根据所述第二目标位置信息和所述侵入区域，确定所述机场跑道的侵入结果，包括：

将所述第二目标位置信息中，与所述侵入区域相交的检测框确定为第一目标检测框；

响应于所述第一目标检测框数量为零，判定不存在目标侵入所述机场跑道的情况；

响应于所述第一目标检测框数量不为零，判定存在目标侵入所述机场跑道的情况。

3.根据权利要求2中所述的方法，其特征在于，所述目标图像为监控视频流的当前帧图像，所述目标图像的视野中还包括基于机场跑道确定的实时识别区域，所述方法还包括：

将所述第二目标位置信息中，与所述实时识别区域相交的检测框确定为第二目标检测框；

响应于所述第二目标检测框数量为零，基于所述监控视频流，对所述第二目标位置信息进行跟踪；

响应于所述第二目标检测框数量不为零，根据所述监控视频流的下一帧图像更新所述目标图像，对更新后的目标图像进行目标识别，基于识别结果确定所述机场跑道的侵入结果。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据切割结果确定待识别图像，包括：

将所述切割结果中的各个图像均确定为所述待识别图像；

或，

根据所述侵入区域，在所述切割结果中确定所述待识别图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络包括特征提取网络、分类识别网络和识别结果输出网络，所述基于深度神经网络对所述待识别图像进行目标识别，得到第一目标位置信息，包括：

基于所述特征提取网络对所述待识别图像进行特征提取，得到特征图；

基于所述分类识别网络对所述特征图进行分类识别，得到分类识别结果，所述分类识别结果表征所述待识别图像中的目标，以及所述目标属于预设目标的概率；

基于所述识别结果输出网络对所述分类识别结果进行筛选处理，得到所述第一目标位置信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述第二目标位置信息，判断是否存在漏识别的目标；

响应于存在漏识别的目标，根据所述漏识别的目标，更新所述深度神经网络。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二目标位置信息包括至少一个检测框，所述方法还包括：

获取所述第二目标位置信息中的检测框；

将所述检测框显示在所述目标图像上。