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近日,民航二所物流公司承担的国内中转行李仓库项目通过广州白云机场组织的专家组验收并正式交付使用。整个系统涉及了机械、电气、控制、IT、软件开发、无线技术、视频监控、照明、消防等多项内容,对广州机场所有国内过夜中转行李和超过4小时以上中转且有必要进行专门保存的行李妥善保管的任务。整个系统采用了可靠的仓管技术保证了机场仓库内所有 相似文献
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针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。 相似文献
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针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题,提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,将高斯尺度空间划分为多个网格,在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用BRIEF算法提取描述符并匹配,得到更加均匀分布的特征点;然后使用运动网格统计算法筛选匹配点;最后采用SPHP算法融合图像重叠区域,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价,验证了该方法特征点匹配速度快、精度高,并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价,验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s,图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。 相似文献
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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。 相似文献