基于视频数据的机场跑道外来物检测

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1、2014年12月北京航空航天大学学报December2014第40卷第12期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．40No．12基于视频数据的机场跑道外来物检测陈唯实李敬(中国民航科学技术研究院机场研究所，北京100028)摘要：提出了一种基于视频数据的机场跑道外来物(FOD，ForeignObjectDebris)检测算法，该算法包括几何校正、背景差分、杂波抑制和伪装消除等4个步骤．其中，几何校正排除了摄像头轻微抖动造成的图像差异；背景差分利用每个像素对应的颜色向量信息，建立背景模型并进行定时更新；杂

2、波抑制和伪装消除利用差分图像和原始图像信息，建立马尔科夫随机场和概率统计模型，在降低虚警的同时提高了检测率．将本算法应用于两组不同光照条件下获取的视频图像，检测不同形状和颜色的FOD目标；采用本算法对机场实测数据进行测试，验证了算法的有效性．关键词：视频；跑道外来物；检测；背景差分；杂波抑制；马尔科夫随机场中图分类号：TP751．1文献标识码：A文章编号：1001—5965(2014)12—1678—07ForeignobjectdebrisdetectionforairportrunwaywithvideodataChenWeishiLiJing(AirpoaResearchI

3、nstitute，ChinaAcademyofCivilAviationScienceandTechnology，Beijing100028，China)Abstract：Foreignobjectdebris(FOD)detectionalgorithmwasproposedforairportrunwaywithvideodata，includingfourstepsofgeometricadjustment，backgroundsubtraction，noisesuppressionandcamouflageelimination．Firstly，geometricadju

4、stmentrejectedtheimagechangeduetoslightcameramotion．Inthestepofbackgroundsubtraction，thecolorvectorinformationtoeachpixelwasusedfortheestablishmentofthebackgroundmodelanditsperiodicalupdate．Fornoisesuppressionandcamouflageelimination，Markovran—domfieldandprobabilitystatisticalmodelwereestabli

5、shedbasedontheinformationfromthesubtractedandO—riginalimages，whichreducedthefalsealarmsandimprovedthedetectionrate．Thealgorithmwasappliedtotwosetsoflivevideoimagesunderdifferentlightingconditions，withtheFODtargetsofdifferentshapesandcolors．Thealgorithmeffectivenesswasalsoapprovedbythetestsont

6、heairportground—truthdata．Keywords：video；foreignobjectdebris(FOD)；detection；backgroundsubtraction；noisesuppression；Markovr8ndomfield机场跑道外来物(FOD，ForeignObjectDeb。ris)是散布在机场跑道某些位置，有可能对航空器造成伤害的外来物质，包括金属零件、防水塑料布、碎石块、报纸、瓶子、行李牌等⋯．最严重的一起由FOD引起的事故发生于2000年7月25日，一架飞往纽约市的法国航空公司协和式客机从巴黎戴高乐国际机场起飞后不久坠毁，共造成

7、100名乘客、9名机组人员以及4名地面人员，共113人丧生．事故调查显示，该航班在起飞时轧过了一块由前一航班遗落的金属残片，金属片割破了左起落架的2号轮胎，导致轮胎爆裂，轮胎碎片抛向5号油箱所处位置的机翼底面，造成该油箱出现破裂，以及燃料大幅泄漏并起火，燃烧产生的热浪导致2号发动机最终起火弘1．每年由FOD事故征收稿日期：2014-01—13；网络出版时间：2014-04-0819：49；DOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2013．0762网络出版地址：WW