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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
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随着视频编码和视频传输技术的广泛应用,视频需求量剧增,实时视频通信成为视频行业的一项重要研究内容,核心目标是提供更好的用户体验和更低的延迟。低延迟视频编码是实时视频通信应用的关键部分,通过降低编码延迟可以有效地降低系统的整体延迟。首先,分析了视频传输系统的延迟来源,从通用的视频编码框架出发着重介绍了编码延迟的产生机制;其次,概述了国内外主流的视频编码标准,介绍了率失真优化技术的原理和模型,为低延迟视频编码器的设计提供了理论基础;最后,从参考结构、流水线设计、编码模式搜索、码率控制和硬件加速多个维度描述了优化编码延迟的技术手段,并总结了业界具有代表性的低延迟视频编码方案,简要说明了现有低延迟视频编码技术的局限性,并对未来的发展方向做了展望。 相似文献
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