[发明专利]一种用于机场作业人员管理的自动识别方法有效

专利信息
申请号: 201811228523.6 申请日: 2018-10-22
公开(公告)号: CN109543533B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 吴晓晖;刘立力 申请(专利权)人: 捻果科技(深圳)有限公司
主分类号: G06V40/10 分类号: G06V40/10;G06V20/40;G06Q50/30
代理公司: 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 代理人: 吉靖;刘晓春
地址: 518128 广东省深圳市宝安区航城街*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 机场 作业 人员 管理 自动识别 方法
【权利要求书】:

1.一种用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

(101)存储一张飞机稳定停靠时停机坪迎机人员标准引导的图像作为模板图像,记为imageT;

(102)利用计算机视觉技术自动检测飞机出现在模板图像imageT中的位置和大小,记为RectT;

(103)存储当前帧图像以及当前帧以前的N张图像,存储顺序为先进先出,且该N张图像的集合记为HistData;

(104)对于集合HistData中的图像HistData[i],利用计算机视觉技术自动检测飞机出现的位置和大小,并记为RectI;

(105)计算RectI和RectT的重合程度,并将重合程度归一化处理,记为overlap[i];

(106)取k1=N-1,k2=N-5,若overlap[k1]>0.7,同时overlap[k2]=0,则认为飞机刚刚停靠,该时刻记为t;停机坪迎机人员应该在时刻t之前就位;

(107)以时刻t为基准,向前追溯一个固定时间段的图像数据,并对这些图像数据利用计算机视觉技术自动检测方法来识别指定区域的停机坪迎机人员;若至少有一个停机坪迎机人员检测不到,则预警。

2.根据权利要求1所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述步骤(102)、(104)和(107)中的计算机视觉技术的自动检测方法包括SSD、yolo系列、Faster-rcnn系列的深度学习模型中的任意一种或者多种的组合。

3.根据权利要求1所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述步骤(103)中的N≥10。

4.根据权利要求1所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述步骤(105)中重合程度的归一化方法为:将RectI和RectT的重合面积除以RectI和RectT两个中最小的面积。

5.根据权利要求1所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述用于机场作业人员管理的自动识别方法还包括:对overlap的数据进行补洞处理,以消除飞机误检给自动识别方法带来的影响,补洞处理的规则为:若overlap[i-1]和overlap[i+1]都为0,则将overlap[i]设置为0。

6.根据权利要求1所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述用于机场作业人员管理的自动识别方法还包括:

(201)检测到飞机稳定停靠的时间t后,将模板图像imageT自动配准到当前图像imageI上,获得匹配关系后,计算停机坪迎机人员应该处于的标准位置,并分别标记为person1、……、personM;

(202)以时刻t为基准,向前追溯若干帧在位置person1、……、personM附近的一个邻域内检测是否出现停机坪迎机人员;若都能检测到停机坪迎机人员,则说明停机坪迎机人员引导合理,否则给出预警。

7.根据权利要求6所述的用于机场作业人员管理的自动识别方法,其特征在于,所述步骤(201)中的配准方法:采用透视变换进行配准,透视变换所需控制点为imageT中rectT与imageI中rectI的矩形角点。

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