基于视频识别数据融合的场面监视增强方法 |
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引用本文: | 王振飞,黄琰,王林,邵明珩.基于视频识别数据融合的场面监视增强方法[J].航空计算技术,2023(1):113-117. |
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作者姓名: | 王振飞 黄琰 王林 邵明珩 |
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作者单位: | 1. 中国电子科技集团公司第二十八研究所;2. 南京莱斯信息技术股份有限公司 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目资助(2020YFB1600101); |
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摘 要: | 针对场面监视雷达、多点等传统机场场面监视传感器探测机场场面航空器、车辆等目标,出现目标虚假、分裂等现象,造成空管系统目标航迹不可靠影响机场管制运行安全问题。提出了一种基于视频识别数据融合的机场场面目标监视增强方法,方法采用YOLO v5网络模型的深度学习智能视频识别技术识别场面航空器、车辆、行人目标,并对存疑目标再利用云台相机捕捉特写,对初次比对分析的结果进行二次对比分析确认,然后与A-SMGCS系统中传统监视数据融合对比处理,自动对场面目标做真伪、增减处理,剔除虚假目标、弥补丢失目标,增加场面目标监视的可信度、可靠性。为塔台管制员提供真实、可靠、全面的场面航空器、车辆、人员运行态势“一幅图”,提高航班管制运行安全。
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关 键 词: | 视频识别 A-SMGCS 场面假目标 监视增强 |
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