[发明专利]一种基于机器视觉的入坞飞机实时捕获方法及系统

摘要

一种基于机器视觉的入坞飞机实时捕获方法及系统，该方法包括将监测场景划分为不同的信息处理功能区，以提高处理效率；基于中值滤波的背景模型、混合高斯背景模型或基于核密度概率估计的背景模型来模拟场景中背景的动态分布并进行背景建模，然后将当前帧与背景模型作差分以消除背景；统计通过背景消除提取的前景区域中的灰度值进行阴影消除；建立标准正面飞机区域模板，检测提取目标区域并求取该区域的垂直投影曲线，然后求取该垂直投影曲线与所述标准正面飞机区域模板的垂直投影曲线的相关系数判定是否为飞机，通过检测捕获到的飞机的引擎和前轮来进一步验证。本发明还提供了对应实现上述方法的入坞飞机实时捕获系统。

主权项

1.一种基于机器视觉的入坞飞机实时捕获方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、飞机泊位场景设置，将监测场景划分为不同的信息处理功能区，以缩小图像的处理区域范围，提高处理效率；S2、飞机捕获，包括：S21、背景消除，基于中值滤波的背景模型、混合高斯背景模型或基于核密度概率估计的背景模型来模拟场景中背景的动态分布并进行背景建模，然后将当前帧与背景模型作差分以消除背景；S22、阴影消除，统计通过背景消除提取的前景区域中的灰度值，找出最大灰度值gmax和最小灰度值gmin，然后在灰度值小于T＝gmin+(gmax‑gmin)*0.5的区域进行阴影消除；S23、区域分类，建立一个标准正面飞机区域模板，经过变化检测在前景区域中提取目标区域并求取该区域的垂直投影曲线，然后求取该垂直投影曲线与所述标准正面飞机区域模板的垂直投影曲线的相关系数，若该相关系数大于或等于0.9，则该目标为飞机；S24、特征验证，通过检测捕获到的飞机的引擎和前轮来进一步验证该目标是否为飞机；其中，步骤S24包括：S241、图像极黑区域提取；S242、类圆形检测；S243、在类圆区域中通过判断相似度检测飞机引擎；S244、检测飞机前轮，确认该飞机引擎和前轮则捕获成功。