跑道入侵检测算法研究

跑道入侵检测算法研究近年来，随着航空业的不断发展和世界范围内的航空活动的增加，飞行安全越来越受到人们的重视。机场的跑道是航空器起飞和降落的主要区域，因此跑道安全对于飞行安全至关重要。然而，跑道入侵事件

跑道入侵检测算法研究 近年来，随着航空业的不断发展和世界范围内的航空活动的增加， 飞行安全越来越受到人们的重视。机场的跑道是航空器起飞和降落的主 要区域，因此跑道安全对于飞行安全至关重要。然而，跑道入侵事件屡 屡发生，导致严重后果。因此，跑道入侵检测成为当前的研究热点之 一。 跑道入侵检测算法是一种通过利用图像处理技术来实现对于跑道区 域的自动检测。早期的跑道入侵检测算法主要是基于传感器技术，利用 地面雷达、红外线传感器等技术来实现跑道区域的监控和报警。这种技 术的局限在于需要大量的设备和人力资源维护。 随着计算机视觉技术的发展，跑道图像处理技术逐渐成为了主流。 主要是通过图像处理来实现跑道区域的检测和跑道入侵的报警。目前， 跑道入侵检测算法的研究主要集中在以下几个方面： 一、图像预处理 图像预处理是跑道入侵检测算法的重要环节。主要是对采集到的图 像进行降噪、滤波、增强等一系列处理，使得图像更有效地表达跑道环 境。此外，在预处理过程中需要对图像进行一些归一化的处理，以保证 robust 算法的性。 二、特征提取 特征提取是跑道入侵检测算法中重要的一步。主要是针对图像的颜 色、纹理、形状等特征进行提取，提取出能够表征跑道特征的特征向 HOGLBPSIFT 量。常见的特征提取方法有、、等。 三、分类器选择 分类器是跑道入侵检测算法中决定性的一步，它的准确率和速度对 SVM 整个检测算法的性能有着至关重要的影响。常见的分类器有、 Adaboost 、神经网络等。