[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

说明书

本公开涉及机场跑道侵入检测方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括获取目标图像，该目标图像的视野中包括基于机场跑道确定的侵入区域；对该目标图像进行切割，确定待识别图像；基于深度神经网络对该待识别图像进行目标识别，得到第一目标位置信息，该第一目标位置信息表征该待识别图像中的目标的位置；根据切割结果得到至少两个相邻的待识别图像，基于相邻的待识别图像之间的重合区域和该第一目标位置信息，确定第二目标位置信息，该第二目标位置信息表征该目标图像中的目标的位置；根据该第二目标位置信息和该侵入区域，确定该机场跑道的侵入结果。本公开可以利用深度神经网络保证侵入检测的稳定可靠。

技术领域

本公开涉及智能化机场管控技术领域，尤其涉及机场跑道侵入检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着全球航空业务的迅速发展，飞行流量不断增长，空中和地面的冲突也日益频繁，尤其跑道安全问题日趋严重。跑道安全是航空运输系统安全的基础，机场跑道侵入作为典型的跑道安全问题，造成的不安全事件也在逐年增加。相关技术中可以通过布设额外的传感设备对机场跑道侵入进行监控，也可以基于人工方法或传统视觉算法对机场跑道侵入进行监控，前者需要额外布设硬件，后者的监控精度不高。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本公开提出了一种机场跑道侵入检测的技术方案。

根据本公开的一些实施例中，提供了一种机场跑道侵入检测方法，所述方法包括：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；基于所述相邻图像之间的重合区域和所述第一目标位置信息，确定第二目标位置信息，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。基于上述配置，可以在不额外引入硬件成本的前提下，通过对目标图像进行切割，降低目标识别的运算量，对切割出的待识别图像进行基于深度神经网络的目标识别，可以充分利用深度神经网络的优势提升目标识别准确度，保证侵入检测的稳定可靠。

在一些可能的实施方式中，所述基于所述相邻图像之间的重合区域和所述第一目标位置信息，确定第二目标位置信息，包括：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；基于所述相邻图像之间的重合区域对所述目标位置映射信息进行融合处理，得到所述第二目标位置信息。基于上述配置，通过融合处理提升第二目标位置信息的准确度。

在一些可能的实施方式中，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，所述基于所述相邻图像之间的重合区域对所述目标位置映射信息进行融合处理，得到所述第二目标位置信息，包括：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，得到所述第二目标位置信息。基于上述配置，对目标位置映射信息中任意两个相交的检测框，可以准确根据其相关的待识别图像的重合情况判断该两个相交的检测框是否表征同一个目标，判断准确度较高，从而使得得到的第二目标位置信息中不存在冗余的检测框，提升第二目标位置信息的准确度。