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申请/专利权人：中科传启(苏州)科技有限公司;中国人民大学;小北科技(北京)有限公司

摘要：本发明公开了基于视觉信号层级式过滤的飞鸟检测方法和系统，涉及飞鸟检测领域，包括机场飞鸟检测系统整体架构和基于视觉信号层级式过滤的机场飞鸟检测方法，所述机场飞鸟检测系统整体架构包括：沿机场跑道部署的高清网络相机：实现机场跑道及其空域监控全覆盖。本发明飞鸟检测准确率高：在机场跑道及周围空域，飞鸟检测准确率保持在90％以上，为鸟击事件预防提供有力支撑；单路视频处理效率高：接入单路摄像头视频流时，飞鸟检测系统能以实时效率运行，即图像处理帧率大于等于25帧秒；多路视频处理效率高：对机场跑道实现监控全覆盖，多摄像头组成监控网络，通过配置高速宽带和高性能计算设备，单节点支持20路视频流实时传输和处理。

主权项：1.基于视觉信号层级式过滤的飞鸟检测方法和系统，包括机场飞鸟检测系统整体架构和基于视觉信号层级式过滤的机场飞鸟检测方法，其特征在于：所述机场飞鸟检测系统整体架构包括：沿机场跑道部署的高清网络相机：实现机场跑道及其空域监控全覆盖；网络交换机、飞鸟检测算法计算设备和检测结果显示设备：多路相机拍摄的视频流，通过网络交换机传输到飞鸟检测算法计算设备，飞鸟检测算法对输入视频流进行处理，完成后将飞鸟检测结果发送到终端检测结果显示设备；基于视觉信号层级式过滤的机场飞鸟检测方法包括：输入：摄像头采集的视频流，可以看作一个图像序列S＝{I1,I2,……,In}，n表示序列长度；像素阈值min和max，面积阈值area；输出：S中检测到的飞鸟边界框B＝{b1,b2,……,bn}，bi＝{bi1,bi2,……,bim},m是图像Ii中检测到的鸟的数量；步骤1：g←imReadIi,0#灰度模式读取图像；步骤2：b←gaussBlurg#高斯模糊对图像去噪；步骤3：y←skyLineDetectiong#天际线检测；步骤4：S←S\I1#从S移除I1；步骤5：#初始化B为空集；步骤6：ForIiinSdogi←imReadIi,0fi←gaussBlurgid←Diffb,fi#计算像素差di←threshFilterd,min,max#像素阈值过滤di←Dilatedi#扩大差异显著区域ci←findContoursdi#找到候选区域ci←skyLineFilterci,y#天际线过滤ci←areaFilterci,area#面积过滤bi←moveDirFilterci#运动方向过滤B←B∪bi#插入检测结果b←fi#背景移向下一帧EndFor步骤7：returnB。

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