基于计算机视觉的机场跑道异物检测识别系统.pdf

基于计算机视觉的机场跑道异物检测识别系统 本文主要介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测识别系统。该系统通过使用摄像机采集机场图像，并使用边缘检测和纹理分析技术来检测和识别机场跑道上的异物。 系统使用摄像机采集机场图像，并对图像进行预处理以提高图像质量。然后，系统使用边缘检测算法来检测机场跑道上的异物，例如使用Kirsch算子来检测异物的边缘特征。接着，系统使用纹理分析技术来提取异物的纹理特征，例如使用Gabor滤波器来提取异物的纹理信息。 系统使用分类算法来对检测到的异物进行分类，例如使用支持向量机（SVM）来对异物进行分类。实验结果表明，该系统可以达到82.5%的检测率和识别率。 该系统具有以下优点： 1. 高检测率：该系统可以检测到机场跑道上的异物，并对其进行分类。 2. 高识别率：该系统可以识别机场跑道上的异物，并对其进行分类。 3. 实时监控：该系统可以实时监控机场跑道上的异物，并对其进行检测和识别。 4. 成本低廉：该系统使用摄像机和计算机视觉技术，可以降低系统的成本。 该系统可以应用于机场跑道的安全监控和维护，例如检测和识别机场跑道上的异物，以避免飞机着陆时的危险。 技术细节： 1. 图像处理：该系统使用OpenCV库来对图像进行预处理和处理。 2. 边缘检测：该系统使用Kirsch算子来检测异物的边缘特征。 3. 纹理分析：该系统使用Gabor滤波器来提取异物的纹理信息。 4. 分类算法：该系统使用支持向量机（SVM）来对异物进行分类。 该系统可以实时监控机场跑道上的异物，并对其进行检测和识别，以提高机场跑道的安全性和效率。