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申请/专利权人：南京大学;南京索安电子有限公司
摘要：本发明提供了一种基于视觉的机场跑道异物检测智能预警实现方法，包括：收集机场跑道异物照片；将收集到的照片进行标注，并将已标注数据划分为训练集与测试集；使用训练集训练机场跑道异物检测模型；使用测试集测试机场跑道异物检测模型的性能，并根据测试结果调整模型参数，直至获得较为理想的模型，能够准确检测出机场跑道异物。本发明的优点在于设计了去干扰模块，针对恶劣天气如雨雪雾等能够很好地去除其干扰；同时设计了一个辅助的区域学习网络对图像中可能需要重点关注的区域如跑道边缘、飞机下方阴影等区域位置进行学习，能够对这些区域中存在的不明显异物特征进行强化，避免这些异物被漏检。
主权项：1.一种基于视觉的机场跑道异物检测智能预警实现方法，其特征在于，包括：步骤1：采集机场跑道异物图像；步骤2：对采集到的机场跑道异物图像进行标注，并将标注的数据分为训练集和测试集；其中，标注包括：人工标注异物的边界框、异物种类和图像信息；对于包含天气因素的机场跑道异物图像，则额外标注一份对应的晴朗天气下的图像；步骤3：使用训练集训练机场跑道异物检测模型，所述机场跑道异物检测模型包括：去干扰模块和视觉模块，其中，去干扰模块用于去除机场跑道异物图像中天气因素造成的视觉干扰，得到还原后的图像；视觉模块用于确定异物的边界框和类别；步骤4：使用测试集测试机场跑道异物检测模型，根据测试结果调整机场跑道异物检测模型的超参数，重复步骤3，直至获得最终的机场跑道异物检测模型；步骤5：通过最终的机场跑道异物检测模型对机场跑道进行检测，获取异物信息，并反馈检测结果，完成所述基于视觉的机场跑道异物检测智能预警。
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权利要求：
百度查询： 南京大学 南京索安电子有限公司 一种基于视觉的机场跑道异物检测智能预警实现方法
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