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基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法
基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法
摘要：机场跑道的准确检测对于航空安全至关重要。本文提出了一种基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法。该方法首先利用图像分割技术将机场图像分割为跑道和背景。然后，通过典型几何形状精确回归技术，建立了一个跑道模型，将模型拟合到分割后的跑道区域中。在实验中，我们采用了大量的真实机场图像进行验证，结果表明，我们的方法能够准确地检测出机场跑道。
关键词：机场跑道；图像分割；典型几何形状；精确回归
1.引言
随着航空业的快速发展，机场跑道的准确检测变得尤为重要。准确检测机场跑道可以帮助飞行员正确选择着陆点，降低飞行事故的发生概率。然而，由于机场跑道的形状和颜色多变，传统的检测方法往往存在误检和漏检的问题。因此，开发一种准确、快速的机场跑道检测方法具有重要的实际意义。
2.相关工作
目前，机场跑道检测方法主要分为两类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通常利用图像的纹理、颜色等特征来检测机场跑道。然而，这种方法需要手工设计特征，并且对光照、遮挡等因素较为敏感。基于深度学习的方法通过训练深度神经网络来检测机场跑道，具有更好的鲁棒性和准确性。然而，由于深度学习方法需要大量的标注数据和计算资源，实际应用中存在一定的局限性。
3.方法介绍
本文提出了一种基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法。具体步骤如下：
(1)图像分割：首先，利用图像分割技术将机场图像分割为跑道和背景。常用的图像分割方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法和基于区域的方法等。在本方法中，我们采用了基于区域的方法，将机场图像分割为若干个连通区域。
(2)典型几何形状模型：为了更好地描述机场跑道的几何形状，我们引入了典型几何形状模型，并通过回归方法将模型拟合到跑道区域中。在本方法中，我们选择了多边形作为典型几何形状模型。
(3)跑道检测：利用典型几何形状模型，我们可以通过计算分割后的跑道区域和模型之间的差异来进行跑道检测。通过最小化差异度量函数，我们可以得到跑道在图像中的位置和形状信息。
(4)跑道验证：为了验证我们的方法的准确性和鲁棒性，我们采用了大量的真实机场图像进行实验。实验结果表明，我们的方法能够准确地检测出机场跑道，并具有较好的鲁棒性和准确性。
4.实验结果和分析
我们在大量的真实机场图像上进行了实验，评估了我们的方法的性能。实验结果表明，我们的方法在不同光照条件和遮挡情况下，都能够准确地检测出机场跑道。与传统的基于特征的方法和基于深度学习的方法相比，我们的方法具有更好的鲁棒性和准确性。
5.结论
本文提出了一种基于典型几何形状精确回归的机场跑道检测方法。通过将机场图像分割为跑道和背景，利用典型几何形状模型进行跑道检测，我们的方法能够准确地检测出机场跑道，并具有较好的鲁棒性和准确性。未来，我们将进一步完善我们的方法，并将其应用于实际的机场跑道检测中，为航空安全提供更好的保障。
参考文献：
[1]LiY,ZhaoJ,WangS,etal.RunwayDetectioninHigh-ResolutionRemoteSensingImagesBasedonaDeepConvolutionalNeuralNetwork.RemoteSensing,2018,10(6):957.
[2]ZhouL,YangY,YangZ,etal.RunwayDetectioninHigh-ResolutionSatelliteImagesBasedonRobustRoadTrackingandEnsembleLearning.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2017,55(12):7242-7259.
[3]ZhangJ,YangB,YangY,etal.RunwayDetectionfromHigh-resolutionSatelliteImageryUsingMultiscaleRotationRegionConvolutionalNeuralNetworks.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2019,57(12):9974-9988.