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基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位技术研究
引用本文:蒋进,唐碧蔚,宋少雷,靳超,何志勇.基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位技术研究[J].航空电子技术,2020,51(3):8-12.
作者姓名:蒋进  唐碧蔚  宋少雷  靳超  何志勇
作者单位:中国航空无线电电子研究所,上海200241,中国航空无线电电子研究所,上海200241,中国航空无线电电子研究所,上海200241,中国航空无线电电子研究所,上海200241,中国航空无线电电子研究所,上海200241
摘    要:针对机场跑道异物(FOD) 识别检测,分析了机场跑道环境特性,建立了针对机场FOD图像识别数据库, 提出了一种基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位系统,通过无人机系统对机场跑道进行图像采集,运用 Faster-RCNN 算法框架完成异物种类识别,并结合无人机地理位置信息进行位置换算求解,得到机场FOD 的 类别信息和位置信息。经验证,该系统可高效完成机场FOD 检测识别及定位任务。

关 键 词:机场跑道异物  无人机  目标识别  Faster-RCNN
收稿时间:2020/8/17 0:00:00
修稿时间:2020/8/26 0:00:00

Research on Identification and Location of Foreign Object Debris on Airport Runway Based on Faster-RCNN
JIANG Jin,TANG Bi-wei,SONG Shao-lei,JIN Chao,HE Zhi-yong.Research on Identification and Location of Foreign Object Debris on Airport Runway Based on Faster-RCNN[J].Avionics Technology,2020,51(3):8-12.
Authors:JIANG Jin  TANG Bi-wei  SONG Shao-lei  JIN Chao  HE Zhi-yong
Institution:China National Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200241,China
Abstract:Aiming at airport Foreign Object Debris(FOD) identification, the characteristics of the airport runway environment is analyzed, and an image recognition database of the airport FOD is set up. An airport FOD identification and locating system is proposed based on Faster-RCNN, runway image acquisitions carried out based on the unmanned aerial vehicle (UAV) system, using Faster-RCNN algorithm framework for FOD identification, and combining the UAV position location to get the FOD category information and location information. It has been verified that the system can efficiently complete the airport FOD identification and locating task.
Keywords:foreign object debris  UAV  target identification  Faster-RCNN
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