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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于双通道动态变结构神经网络的FOD检测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115359425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211019354.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于双通道动态变结构神经网络的FOD检测系统及方法是由费春国;刘启轩设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道动态变结构神经网络的FOD检测系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于双通道动态变结构神经网络的FOD检测系统及方法。系统包括外壳和安装在外壳内部的图像采集装置、两个图像预处理模块、比较器、图像特征取反模块、图像背景去除模块、外来物定位模块、外来物存在识别模块和外来物种类识别模块；本发明的优点和有益效果：可以实现对机场外来物的快速定位与种类识别，帮助机场工作人员对其快速准确清除，从而保障航班的安全起降。另外，检测效果好，准确度较高。

本发明授权基于双通道动态变结构神经网络的FOD检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双通道动态变结构网络的FOD检测系统的检测方法，所述基于双通道动态变结构网络的FOD检测系统包括外壳9和安装在外壳9内部的图像采集装置1、两个图像预处理模块2、比较器3、图像特征取反模块4、图像背景去除模块5、外来物定位模块6、外来物存在识别模块7和外来物种类识别模块8；其中图像采集装置1上的高清摄像头位于外壳9的通孔处，并且图像采集装置1分别与两个图像预处理模块2相连接；两个图像预处理模块2同时依次通过比较器3、图像特征取反模块4、图像背景去除模块5与外来物存在识别模块7相连接；外来物存在识别模块7同时与外来物定位模块6和外来物种类识别模块8相连接；外来物定位模块6、外来物存在识别模块7和外来物种类识别模块8分别以无线方式与机场控制中心相连接；其特征在于：所述检测方法包括按顺序的下列步骤： 1利用图像采集装置1拍摄若干张像素尺寸为n×n的无外来物机场图像作为基准图像，之后每隔一定时间拍摄同样尺寸的机场真实图像作为待检测图像，然后分别传送给两个图像预处理模块2； 2两个图像预处理模块2分别将基准图像和待检测图像中每个像素点的RGB值提取出来，其中基准图像的RGB值为{P’R,P’G P’B}，待检测图像的RGB值为然后传输给比较器3； 3比较器3将任一张基准图像的RGB值{P’R,P’G P’B}减去每一张待检测图像的RGB值由此将两类图像中的相同像素点剔除，获得若干张像素尺寸为n×n的差值图像，然后传输给图像特征取反模块4；若存在外来物，则其RGB值将出现在差值图像中； 4利用图像特征取反模块4对差值图像中所有RGB值进行颜色取反，将背景变为白色，所采用的公式为： 之后再将取反后的差值图像中的干扰信息和背景剔除，只保存明显的像素点，获得用于检测的像素尺寸为n×n的图像特征值并传输给外来物存在识别模块7； 5外来物存在识别模块7首先根据外来物形状大小在内的特点设置m×m通用外来物卷积核，其中mn，然后将此卷积核与图像特征值进行卷积计算，以判定是否存在外来物；并设置一个阈值β：如卷积计算结果全部低于阈值β，判定无外来物，并将无外来物的图像特征值以无线方式传输给机场控制中心，检测下一张待检测图像；而当卷积计算结果超出阈值β时，判定存在外来物，并将存在外来物的图像特征值分别传输给外来物定位模块6和外来物种类识别模块8； 6外来物定位模块6使用DBSCAN聚类算法对上述存在外来物的图像特征值区域进行聚类计算，由此确定出外来物的位置，并以无线方式传输给机场控制中心；外来物种类识别模块8采用一个双通道动态变结构神经网络，利用该网络对上述存在外来物的图像特征值进行识别，最终输出外来物的种类并以无线方式传输给机场控制中心； 在步骤6中，所述双通道动态变结构神经网络包括n个输入神经元，通道①连接权重ω11,ω12,…,ω1m；ω21,ω22,…,ω2m；……；ωn1,ωn2,…,ωnm，和通道②连接权重ω’11,ω’12,…,ω’1m；ω’21,ω’22,…,ω’2m；……；ω’n1,ω’n2,…,ω’nm分别将输入神经元的输出连接到网络①的隐藏层和网络②的隐藏层；两个网络隐藏层的神经元输出分别通过连接权重u11,u12,…,u1z；u21,u22,…,u2z；……；um1,um2,…umz和u’11,u’12,…,u’1z；u’21,u’22,…u’2z；……；u’m1,u’m2,…,u’mz与z个输出神经元相连接，最终通过激活函数来获得神经网络的输出；同时，网络①隐藏层的m个神经元和网络②隐藏层的m个神经元间通过关联系数权重矩阵A互相连接，关联系数权重矩阵A为实对称矩阵。

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