[发明专利]一种基于语义分割的FOD检测方法及系统

说明书

本公开涉及FOD检测相关技术领域，提出了一种基于语义分割的FOD检测方法及系统，方法包括如下步骤：获取机场跑道的待检测图像，待检测图像包括深度图像和灰度图像，提取图像中的深度信息和灰度信息；将深度信息进行预处理，并利用预处理后得到的深度图像，基于灰度信息对灰度图像进行初步剪裁；将经过处理后的深度图像和初步裁减后的灰度图像中的信息数据进行融合，对异物区域的信息进行增强；将融合后的信息输入至改进的语义分割网络模型进行图像分割，实时地确定异物类型及位置。本公开基于深度信息和灰度信息融合处理，提高了检测的准确度和精度。

技术领域

本公开涉及FOD检测相关技术领域，具体的说，是涉及一种基于语义分割的FOD检测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

机场跑道异物(Foreign Object Debris)即可能损伤航空器的某种外来的物质、碎屑或物体，如金属零件、碎石块等。FOD在飞机的起飞和降落过程中将会造成巨大的安全隐患，不仅会造成巨大的经济损失，还会威胁旅客的生命安全。

发明人发现，当前FOD检测主要依靠人工巡检和捕获，这种方法耗时、低效且成本高。近年来，提出了一些FOD检测方法，但是，这些方法主要依赖于激光雷达、FMCW雷达等传感器，在对传感信息进行处理的时候需要人工设计特征提取器，这些检测方法且对空气和光照变化较为敏感，使得检测成本较高，并且检测准确度较低。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于语义分割的FOD检测方法及系统，基于深度信息和灰度信息融合处理，提高了检测的准确度和精度。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了一种基于语义分割的FOD检测方法，包括如下步骤：

获取机场跑道的待检测图像，待检测图像包括深度图像和灰度图像H，提取图像中的深度信息和灰度信息；

将深度信息进行预处理，并利用预处理后得到的深度图像，基于灰度信息对灰度图像进行初步剪裁；

将经过处理后的深度图像和初步裁减后的灰度图像中的信息数据进行融合，对异物区域的信息进行增强；

将融合后的信息输入至改进的语义分割网络模型进行图像分割，实时地确定异物类型及位置。

一个或多个实施例提供了一种基于语义分割的FOD检测系统，包括：

数据获取模块，被配置为用于获取机场跑道的待检测图像，待检测图像包括深度图像和灰度图像H，提取图像中的深度信息和灰度信息；

初步裁减模块，被配置为用于将深度信息进行预处理，并利用预处理后得到的深度图像，基于灰度信息对灰度图像H进行初步剪裁；

融合模块，被配置为用于将经过处理后的深度图像和初步裁减后的灰度图像中的信息数据进行融合，对异物区域的信息进行增强；

图像分割模块，被配置为用于将融合后的信息输入至改进的语义分割网络模型进行图像分割，实时地确定异物类型及位置。

一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法所述的步骤。

一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法所述的步骤。

与现有技术相比，本公开的有益效果为：