CN112285668A - 一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法 - Google Patents

一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法,包括以下步骤：1.获取图像，2.雷达图像差分计算，3.雷达图像阈值分割，4.信息提取，5.目标标定。本发明通过在探鸟雷达的终端显示设备上实时的获取雷达图像，对雷达图像进行背景差分、图像平滑操作、阈值分割、信息提取和目标标定等工作，能够精准的获得机场鸟类的分布方位、移动轨迹和鸟类数量，使得对鸟类的定位更准确，为后续驱鸟工作提供精确的定位信息，指导驱鸟工作精准进行。

Description

一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，属于雷达检测技术领域。
背景技术
飞鸟是机场净空区的极大的一种安全隐患，机场的飞鸟防范问题是各国机场都不得不面对的棘手问题。纵观整个航空发展史，我们可以了解到，鸟击危害给航空业造成了巨额的经济损失，时刻威胁着人们的生命财产安全。为了避免飞机在起飞和降落过程中发生鸟击现象，机场应该实时的进行驱鸟工作，保证飞机在机场起飞和降落过程中的安全性。
为了快速而又高效的发现和驱逐鸟类，机场采用雷达探测鸟类目标，替换传统的目测探测方式。雷达探测保证探鸟工作即使在夜晚、降雪或雨雾天气等能见度不好的场合依然能够不受影响。但是，由于机场环境复杂，探鸟雷达的精度有限，导致雷达在探测过程中对探测距离模糊，探测范围不清晰，无法精准的回馈目标轨迹等。因此，需要对探鸟雷达探寻的雷达图像进行分析处理，获取精确的鸟类航迹图像，为后续驱鸟工作提供有力的支持。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其具体技术方案如下：
基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，包括以下步骤：
步骤一：获取图像：使用探鸟雷达实时探测机场环境，探鸟雷达探测的机场环境实时转换成雷达图像，在探鸟雷达的终端显示设备上获取探鸟雷达探测飞鸟时的雷达图像；
步骤二：雷达图像差分计算：探鸟雷达在探测飞鸟的过程中会收到雷达噪声和地杂波干扰，进而对雷达图像背景造成干扰，为解决雷达图像的背景干扰，现采用统计平均法实现背景构造，对截取的每一帧雷达图像进行重新构造背景，如公式（1）所示：
Figure 576991DEST_PATH_IMAGE001
式中，N为重建所用的图像数，
Figure 39196DEST_PATH_IMAGE002
为重建后的图像，
Figure 121422DEST_PATH_IMAGE003
为针对上一帧构造的背景图像，
Figure 934132DEST_PATH_IMAGE004
表示第e帧图像；
步骤三：雷达图像阈值分割：采用迭代阈值法获取最合适的阈值H，根据截取的雷达图像，假设最小灰度σ为先验估计值，灰度大于σ的点视为运动的鸟类，则初始阈值为
Figure 785414DEST_PATH_IMAGE005
在进行第n步计算时，得到其灰度值为ρ，然后进行阈值更新，
Figure 418520DEST_PATH_IMAGE006
直至
Figure 738774DEST_PATH_IMAGE007
，此时迭代停止，M为迭代误差；
步骤四：信息提取：对阈值分割后的雷达图像中的飞鸟目标进行目标质心位置
Figure 341794DEST_PATH_IMAGE008
进行提取，如公式（2.1）和（2.2）；目标平均灰度I的提取，如公式（3）；目标面积S和目标形状T的提取，
Figure 63893DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 867901DEST_PATH_IMAGE010
为目标面积S中的坐标点，n表示飞鸟像素数，提取飞鸟目标的像素n,计算像素n在雷达图像中所占的面积即可获得目标面积S；令面积S中的距离最长的两点为长轴L，位于面积S内且垂直与长轴L中心的垂线为短轴W，L/W即可近似表示目标形状T；
步骤五：目标标定：结合机场地形，在雷达图像上对确定的飞鸟目标进行逐一标定，为后续驱鸟提供飞鸟信息。
进一步的，所述步骤二中雷达图像差分计算后，为了使雷达图像的噪声进一步消除且提高雷达图像轮廓清晰度，对图像背景差分后雷达图像进行平滑操作。
进一步的，所述步骤一中在探鸟雷达的终端显示设备上获取60帧含有飞鸟的雷达图像。
进一步的，所述步骤一中雷达图像为PPI图像。
进一步的，所述步骤四中目标形状T根据长轴L和短轴W绘制成椭圆形状表示。
本发明的有益效果：
本发明通过在探鸟雷达的终端显示设备上实时的获取雷达图像，对雷达图像进行背景差分、图像平滑操作、阈值分割、信息提取和目标标定等工作，能够精准的获得机场鸟类的分布方位、移动轨迹和鸟类数量，使得对鸟类的定位更准确，为后续驱鸟工作提供精确的定位信息，指导驱鸟工作精准进行。
附图说明
图1是本发明的流程示意图，
图2是本发明雷达图像内的目标形状示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
如图1所示，本发明基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法。第一步，通过机场所在的探鸟雷达系统实时的探测机场环境，探鸟雷达通过裂缝波导阵列天线发射激励信号并回收回波信号，经过信号处理和转换后发送至探鸟雷达系统的终端显示设备上，探鸟雷达系统的终端显示设备上实时显示机场环境的雷达图像。然后，选取60帧PPI雷达图像进行机场鸟类检测。第二步，对雷达图像差分计算。由于雷达图像内包含机场建筑、飞机、牵引车等干扰背景，并且部分干扰背景的信息强度会覆盖鸟类目标的信息强度，所以要对选取的雷达图像进行背景差分，完成背景重新构造。因为选取的雷达图像中静态目标的反馈的回波信号基本不产生波动，而飞机和牵引车的回波信号过于明显，且其体型较大，便于辨认，所以雷达图像在背景差分过程中仅对雷达自身产生的噪声和部分地杂波进行仔细区分和去除，可直接利用公式（1）进行差分计算，
Figure 924719DEST_PATH_IMAGE001
式中，N为重建所用的图像数，
Figure 472375DEST_PATH_IMAGE002
为重建后的图像，
Figure 48981DEST_PATH_IMAGE003
为针对上一帧构造的背景图像，
Figure 148524DEST_PATH_IMAGE004
表示第e帧图像。通常，雷达图像在进行背景重新构造后，雷达图像的轮廓会变得模糊不清，为了解决这一问题，可以通过对差分计算后的雷达图像进平滑操作，保证雷达图像的清晰度。第三步，雷达图像阈值分割。采用迭代阈值法获取最合适的阈值H，根据截取的雷达图像，假设最小灰度σ为先验估计值，灰度大于σ的点视为运动的鸟类，则初始阈值为
Figure 568004DEST_PATH_IMAGE005
在进行第n步计算时，得到其灰度值为ρ，然后进行阈值更新，
Figure 520349DEST_PATH_IMAGE006
直至
Figure 466308DEST_PATH_IMAGE007
，此时迭代停止，M为迭代误差，其中多次设定初始阈值，根据得到的不同阈值H，选取其中的最优阈值H，同时确定此时的初始阈值，留作经验值备用。第四步，对处理后的雷达图像进行结果分析，并提取对应的飞鸟信息。对阈值分割后的雷达图像中的飞鸟目标进行目标质心位置
Figure 612119DEST_PATH_IMAGE008
进行提取，如公式（2.1）和（2.2）；目标平均灰度I的提取，如公式（3）；目标面积S和目标形状T的提取，
Figure 394261DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 142774DEST_PATH_IMAGE010
为目标面积S中的坐标点，n表示飞鸟像素数，提取飞鸟目标的像素n,计算像素n在雷达图像中所占的面积即可获得目标面积S；令面积S中的距离最长的两点为长轴L，位于面积S内且垂直与长轴L中心的垂线为短轴W，L/W即可近似表示目标形状T。其中目标形状T可以根据长轴L和短轴W绘制成椭圆形状表示，如图2所示。最后，在提取玩飞鸟信息的雷达图像上进行飞鸟目标标定。结合机场地形，在雷达图像上对确定的飞鸟目标的方位、数量和移动轨迹进行逐一标定，为后续驱鸟提供飞鸟信息。
本发明通过在探鸟雷达的终端显示设备上实时的获取雷达图像，对雷达图像进行背景差分、图像平滑操作、阈值分割、信息提取和目标标定等工作，能够精准的获得机场鸟类的分布方位、移动轨迹和鸟类数量，使得对鸟类的定位更准确，为后续驱鸟工作提供精确的定位信息，指导驱鸟工作精准进行。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (5)

1.一种基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：获取图像：使用探鸟雷达实时探测机场环境，探鸟雷达探测的机场环境实时转换成雷达图像，在探鸟雷达的终端显示设备上获取探鸟雷达探测飞鸟时的雷达图像；
步骤二：雷达图像差分计算：探鸟雷达在探测飞鸟的过程中会收到雷达噪声和地杂波干扰，进而对雷达图像背景造成干扰，为解决雷达图像的背景干扰，现采用统计平均法实现背景构造，对截取的每一帧雷达图像进行重新构造背景，如公式（1）所示：
Figure 499428DEST_PATH_IMAGE001
式中，N为重建所用的图像数，
Figure 435154DEST_PATH_IMAGE002
为重建后的图像，
Figure 457337DEST_PATH_IMAGE003
为针对上一帧构造的背景图像，
Figure 187526DEST_PATH_IMAGE004
表示第e帧图像；
步骤三：雷达图像阈值分割：采用迭代阈值法获取最合适的阈值H，根据截取的雷达图像，假设最小灰度σ为先验估计值，灰度大于σ的点视为运动的鸟类，则初始阈值为
Figure 436105DEST_PATH_IMAGE005
在进行第n步计算时，得到其灰度值为ρ，然后进行阈值更新，
Figure 424790DEST_PATH_IMAGE006
直至
Figure 43422DEST_PATH_IMAGE007
，此时迭代停止，M为迭代误差；
步骤四：信息提取：对阈值分割后的雷达图像中的飞鸟目标进行目标质心位置
Figure 334726DEST_PATH_IMAGE008
进行提取，如公式（2.1）和（2.2）；目标平均灰度I的提取，如公式（3）；目标面积S和目标形状T的提取，
Figure 195235DEST_PATH_IMAGE009
式中，
Figure 472764DEST_PATH_IMAGE010
为目标面积S中的坐标点，n表示飞鸟像素数，提取飞鸟目标的像素n,计算像素n在雷达图像中所占的面积即可获得目标面积S；令面积S中的距离最长的两点为长轴L，位于面积S内且垂直与长轴L中心的垂线为短轴W，L/W即可近似表示目标形状T；
步骤五：目标标定：结合机场地形，在雷达图像上对确定的飞鸟目标进行逐一标定，为后续驱鸟提供飞鸟信息。
2.根据权利要求1所述的基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其特征在于：所述步骤二中雷达图像差分计算后，为了使雷达图像的噪声进一步消除且提高雷达图像轮廓清晰度，对图像背景差分后雷达图像进行平滑操作。
3.根据权利要求1所述的基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其特征在于：所述步骤一中在探鸟雷达的终端显示设备上获取60帧含有飞鸟的雷达图像。
4.根据权利要求1所述的基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其特征在于：所述步骤一中雷达图像为PPI图像。
5.根据权利要求1所述的基于探鸟雷达的机场鸟类检测方法，其特征在于：所述步骤四中目标形状T根据长轴L和短轴W绘制成椭圆形状表示。
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