CN114360296B - 基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，属于飞机领域。该方法包括：开启降落飞机搜索流程，利用地基长焦复合光电探测设备监视机场跑道飞机进近着陆区域，进行旋涡型漫游搜索；利用地基光电探测设备不断采集图像I_k，其中k为视频帧数编号；对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k；再对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k；将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形；基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小；重复上述步骤，开启下一个轮次的程序处理循环。

Description

基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法

技术领域

本发明涉及基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，属于飞机领域。

背景技术

当前的军、民用机场均设置有专门的观察员、信号员，使用望远镜对飞机进近降落过程进行观察，确认起落架收放状态、飞机飞行姿态等重要信息，针对突发情况可及时与管制员、指挥员汇报，通过电台语音通知飞机进行应急处置操作，确保飞机进近安全。但这种监视方式比较耗费人力资源，尤其对于航班较多的民航机场，观察员需要高频率的重复搜寻飞机、观察飞机，导致极高的人员工作强度，对观察人员的精力、集中力要求较高。同时，望远镜观察效果在夜晚、雾霾等能见度低的天候、气候因素影响下会大折扣，甚至直接失效，无法保障机场飞机进近降落过程的全天候保障需求。因此，需要有一种稳定可靠的全自动飞机进近降落过程监视方法，来取代人工地面观察作业，一种方法是通过专门的光电探测设备(含转台)替代望远镜，进行飞机降落过程红外、可见光成像，持续对进近飞机实施监视。但目前市面上的光电探测设备产品，均只具备简单的手段点选目标跟踪功能，即使布设于机场内，仍需人工操控完成目标寻找，飞机点选跟踪，视场调节、结束跟踪等诸多复杂交互操作，工作量不比使用望远镜少。

综上所述，为了实现飞机降落过程的全自动监视，需要解决以下关键问题：

(1)如何控制光电探测设备完成降落飞机的自动搜索，使目标出现在视场之内。

(2)如何有效区分飞机与天空背景，自动检测发现飞机，进行目标定位。

(3)如何构建一整套飞机降落过程的监视流程使得进近监视过程中飞机图像平稳、清晰，便于人员观察。

发明内容

发明目的：本发明针对现有技术手段的不足，提供基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，可替代机场地面观察员，自动完机场飞机进近过程的全流程监视，为危险应急决策提供全天候保障。本发明能够基于地基布设的光电探测设备，自动捕获进近降落飞机目标，对降落过程进行持续的可见光、红外图像监视，为机场飞机降落提供安全保障。

技术方案：

一种基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，包括：

步骤1、开启降落飞机搜索流程，利用地基长焦复合光电探测设备监视机场跑道飞机进近着陆区域，进行旋涡型漫游搜索，搜索范围为以标准下滑点为中心，以固定视场大小；

步骤2、利用地基光电探测设备不断采集图像I_k，其中k为视频帧数编号；对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k；再对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k；

步骤3、将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形；

步骤4、基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，当高宽比大于跟踪结束门限后，结束本轮次降落目标跟踪监视；

步骤5、重复步骤1-4，开启下一个轮次的程序处理循环，实现对所有飞机进近降落持续自动化监视流程。

进一步的，利用地基长焦复合光电探测设备监视机场跑道飞机进近着陆区域，进行旋涡型漫游搜索，包括：

获取飞机进近下滑过程相对于光电探测设备的方位俯仰(α_center,β_center)；

在一个搜索周期内，控制光电转台以预设的飞机进近降落方位视场角(α_width,β_width)按照移动路径的节点依次进行搜索，其中，移动路径每相隔两节点间距在水平方宽度向为α_width，竖直方向为β_width；当超过搜索周期仍未检测发现目标时，光电转台从动位置迅速返回移动路径的起始节点位，并开启下一个轮次的搜索。

进一步的，对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k，包括：

对于原始图像I_k进行高斯滤波得到图像I′_k，对I′_k采用Canny边缘检测算法进行边缘检测，得到边缘检测结果图E_k，其中E_k尺寸与I_k相同，为单通道二进制图像，像素点取值为0或1，取值为1代表该像素经过前面边缘检测方法确定是边缘点，否则是0。

进一步的，Canny边缘检测算法两个参数HighParam与LowParam确定方法包括：

对图像I′_k分别利用Sobel算子求取其x方向和y方向倒数图像，并求取每个像素点的一阶范数梯度强度值得到梯度强图像I″_k；

获取I″_k中最大像素点值MaxV，然后对I″_k建立直方图Hist_k，直方图组数为HistSize，设定阈值参数ThresholdEdge，像素点总数为TotalPix＝Width*Height，其中Width和Height分别为图像I″_k的宽度和高度；

计算Hist_k中每个Bin中的像素个数为bin_j,j＝1,2,...,HistSize，累计像素点数之和

求取一个j的值，使得SumPix≥ThresholdEdge·TotalPix刚好成立，则Canny边缘检测高阈值参数HighParam＝(j+1)·HistSize/MaxV，低阈值参数lowParam＝0.4·HighParam。

进一步的，对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k，包括：

对于原始图像I_k进行RGB空间到HSV空间变换并提取色度分量得到单通道图像I_c，求取I_c像素色度均值其中x，y代表图像中点的坐标，imWidth与imHeight为图像宽度和高度；

构建新的单通道二值图像：根据以下规则，通过C_k对I_c中的每个像素进行考察，得到C_k的每个像素，规则为：对于D(x,y)大于阈值D_gate的则C_k(x,y)＝1，否则C_k(x,y)＝0。

进一步的，将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形，包括：

E_k与C_k进行按像素与操作得到融合图像F_k，对F_k进行形态学膨胀滤波，膨胀因子为3×3像素的正方形算子得到F′_k；

此后对F′_k中连通域进行连通域分析，得到多个联通区域及区域的外接矩形Rect_i＝(x_i,y_i,width_i,height_i)，各外接矩形似然度计算如下所示：取似然度最大的Rect_i为目标，表示为Rect＝(x,y,width,height)。

进一步的，基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，包括：

基于外接矩形高、宽度Rect＝(x,y,width,height)，通过图像高、宽度比值归一化，归一化后的高、宽度占比为

在飞机降落过程中始终保持r_x×r_y取值在区间如果出现的情况，则通过光电转台视场控制，调小视场角以使目标占比扩大，如果出现/>则调大视场以使目标占比缩小。

本发明显著优点是：

1、全天候、全自动提供地面视针对降落飞机的有效监控手段。

2、可持续不断针对机场的多种机型的飞机进行检测跟踪，兼容性与可拓展性强，一套设备即可满足整个机场对所有类型飞机的监视需求。

3、采用边缘、色度等特征综合决策，飞机目标可有效锁定，检测成功率高，真正意义上达到减员增效。

附图说明

图1是旋涡型搜索过程示意图。

图2是本发明实际工作时系统界面截图。

具体实施方式

本发明提供了基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，能够基于地基布设的光电探测设备，捕获进近降落飞机，实现整个进近着陆过程监控。

本发明技术方案的实施步骤如下：

(1)开启降落飞机搜索流程，地基长焦复合光电探测设备(红外、可见光)监视机场跑道飞机进近着陆区域，以标准下滑点为中心，以固定视场大小，进行旋涡型漫游搜索。

(2)利用地基光电探测设备不断采集图像I_k，其中k为视频帧数编号。对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k；再对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k。

(3)将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形，外接矩形表示为Rect＝(x,y,width,height)。

(4)基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，当高宽比大于跟踪结束门限后，结束本轮次降落目标跟踪监视。

(5)重复步骤(1)至步骤(4)，开启下一个轮次的程序处理循环，实现对所有飞机进近降落持续自动化监视流程。

本发明基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法中，设备以标准下滑点为中心，以固定视场大小，进行旋涡型漫游搜索方式如下：

飞机进近下滑过程相对于光电探测设备的方位俯仰基本上是一个固定值，该值为(α_center,β_center)，光电转台以固定的视场角进行搜索，固定搜索视场角大小为(α_width,β_width)，令一个搜索周期为T，当前时刻距离开始搜索时间为t(t<T)，图1为旋涡型搜索视场移动路径，移动路径每相隔两节点间距在水平方宽度向为α_width，竖直方向为β_width，开始点位在中心点即(α_center,β_center)对应的方位俯仰角度，移动速度为固定值S_speed，则光电转台t时刻的搜索位置在图上旋涡线距离起点的路径长度为t·S_speed。当超过搜索周期仍未检测发现目标时，光电转台从动位置迅速返回(α_center,β_center)点位，并开启下一个轮次的搜索。

本发明基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法中，边缘特征图获取方式如下：

对于原始图像I_k(同时适用可见光与红外图像)进行算子大小为5的高斯滤波得到图像I′_k，对I′_k进行边缘检测，采用Canny边缘检测算法进行边缘提取，其中Canny边缘检测算法两个参数HighParam与LowParam确定方法如下，对图像I′_k分别利用Sobel算子求取其x方向和y方向倒数图像，并求取每个像素点的一阶范数梯度强度值得到梯度强图像I″_k，获取I″_k中最大像素点值MaxV，然后对I″_k建立直方图Hist_k，直方图组数为HistSize，设定阈值参数ThresholdEdge(预设0.97)，像素点总数为TotalPix＝Width*Height，(其中Width和Height分别为图像I″_k的宽度和高度)计算Hist_k中每个Bin中的像素个数为bin_j,j＝1,2,...,HistSize，累计像素点数之和求取一个j的值，使得SumPix≥ThresholdEdge·TotalPix刚好成立，则Canny边缘检测高阈值参数HighParam＝(j+1)·HistSize/MaxV，低阈值参数lowParam＝0.4·HighParam。基于高低阈值参数，可得到边缘检测结果图E_k，其中E_k尺寸与I_k相同，为单通道二进制图像，像素点取值为0或1，取值为1代表该像素经过前面边缘检测方法确定是边缘点，否则是0。

本发明基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法中，目标色度特征图提取过程如下：

对于原始图像I_k(同时适用可见光与红外图像)进行RGB空间到HSV空间变换并提取色度分量得到单通道图像I_c，针对求取I_c像素色度均值其中x，y代表图像中点的坐标，imWidth与imHeight为图像宽度和高度，构建新的单通道二值图像，C_k对I_c中的每个像素根据以下规则进行考察，/>对于D(x,y)大于阈值D_gate的则C_k(x,y)＝1，否则C_k(x,y)＝0。从而得到图像C_k。

本发明基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法中，边缘特征图像、色度特征图像融合以及目标外接矩形提取过程步骤如下：

E_k与C_k图像大小一致，融合图像F_k(x,y)＝E_k(x,y)&C_k(x,y)，即E_k与C_k进行按像素与操作得到融合图像F_k，对F_k进行形态学膨胀滤波，膨胀因子为3×3像素的正方形算子得到F′_k。此后对F′_k中连通域进行连通域分析，得到多个联通区域及区域的外接矩形Rect_i＝(x_i,y_i,width_i,height_i)，各外接矩形似然度计算如下所示：取似然度最大的Rect_i为目标，表示为Rect＝(x,y,width,height)。

本发明基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法中，基于在目标尺寸变换监视视场角，并在最后解除本轮次飞行过程监视步骤如下：

基于外接矩形高、宽度Rect＝(x,y,width,height)，通过图像高、宽度比值归一化，归一化后的高、宽度占比为在飞机降落过程中始终保持r_x×r_y取值在区间/>如果出现/>的情况，则通过光电转台视场控制，调小视场角以使目标占比扩大到适当范围，如果出现/>则调大视场以使目标占比缩小到适当范围，而当/>且此时已经是最大视场时则，则取消本轮次的跟踪，可以进入下一个轮次的进近降落飞机监视流程。

本发明提供基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，应用于光电探测设备所在系统，该系统界面如图2所示，包括：

(1)开启降落飞机搜索流程，地基长焦复合光电探测设备(红外、可见光)监视机场跑道飞机进近着陆区域，以标准下滑点为中心，以固定视场大小，进行旋涡型漫游搜索如图1所示。其处理流程如下：

飞机进近下滑过程相对于光电探测设备的方位俯仰基本上是一个固定值，该值为(α_center,β_center)，光电转台以固定的视场角进行搜索，固定搜索视场角大小为(α_width,β_width)，令一个搜索周期为T，当前时刻距离开始搜索时间为t(t<T)，附图1为旋涡型搜索视场移动路径，移动路径每相隔两节点间距在水平方宽度向为α_width，竖直方向为β_width，开始点位在中心点即(α_center,β_center)对应的方位俯仰角度，移动速度为固定值S_speed，则光电转台t时刻的搜索位置在图上旋涡线距离起点的路径长度为t·S_speed。当超过搜索周期仍未检测发现目标时，光电转台从动位置迅速返回(α_center,β_center)点位，并开启下一个轮次的搜索。

(2)利用地基光电探测设备不断采集图像I_k，其中k为视频帧数编号。对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k；再对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k。特征图获取方式如下：

边缘特征图获取方式如下：

对于原始图像I_k(同时适用可见光与红外图像)进行算子大小为5的高斯滤波得到图像I′_k，对I′_k进行边缘检测，采用Canny边缘检测算法进行边缘提取，其中Canny边缘检测算法两个参数HighParam与LowParam确定方法如下，对图像I′_k分别利用Sobel算子求取其x方向和y方向倒数图像，并求取每个像素点的一阶范数梯度强度值得到梯度强图像I″_k，获取I″_k中最大像素点值MaxV，然后对I″_k建立直方图Hist_k，直方图组数为HistSize，设定阈值参数ThresholdEdge(预设0.97)，像素点总数为TotalPix＝Width*Height，(其中Width和Height分别为图像I″_k的宽度和高度)计算Hist_k中每个Bin中的像素个数为bin_j,j＝1,2,...,HistSize，累计像素点数之和求取一个j的值，使得SumPix≥ThresholdEdge·TotalPix刚好成立，则Canny边缘检测高阈值参数HighParam＝(j+1)·HistSize/MaxV，低阈值参数lowParam＝0.4·HighParam。基于高低阈值参数，可得到边缘检测结果图E_k，其中E_k尺寸与I_k相同，为单通道二进制图像，像素点取值为0或1，取值为1代表该像素经过前面边缘检测方法确定是边缘点，否则是0。

目标色度特征图提取过程如下：

对于原始图像I_k(同时适用可见光与红外图像)进行RGB空间到HSV空间变换并提取色度分量得到单通道图像I_c，针对求取I_c像素色度均值其中x，y代表图像中点的坐标，imWidth与imHeight为图像宽度和高度，构建新的单通道二值图像，C_k对I_c中的每个像素根据以下规则进行考察，/>对于D(x,y)大于阈值D_gate的则C_k(x,y)＝1，否则C_k(x,y)＝0。从而得到图像C_k。

(3)将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形，外接矩形表示为Rect＝(x,y,width,height)。

E_k与C_k图像大小一致，融合图像F_k(x,y)＝E_k(x,y)&C_k(x,y)，即E_k与C_k进行按像素与操作得到融合图像F_k，对F_k进行形态学膨胀滤波，膨胀因子为3×3像素的正方形算子得到F′_k。此后对F′_k中连通域进行连通域分析，得到多个联通区域及区域的外接矩形Rect_i＝(x_i,y_i,width_i,height_i)，各外接矩形似然度计算如下所示：取似然度最大的Rect_i为目标，表示为Rect＝(x,y,width,height)。

(4)基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，当高宽比大于跟踪结束门限后，结束本轮次降落目标跟踪监视。其处理流程为：

基于外接矩形高、宽度Rect＝(x,y,width,height)，通过图像高、宽度比值归一化，归一化后的高、宽度占比为在飞机降落过程中始终保持r_x×r_y取值在区间/>如果出现/>的情况，则通过光电转台视场控制，调小视场角以使目标占比扩大到适当范围，如果出现/>则调大视场以使目标占比缩小到适当范围，而当/>且此时已经是最大视场时则，则取消本轮次的跟踪，可以进入下一个轮次的进近降落飞机监视流程。

(5)重复步骤(1)至步骤(4)，开启下一个轮次的程序处理循环，实现对所有飞机进近降落持续自动化监视流程。

Claims (7)

1.一种基于地基光电设备的全自动飞机进近降落过程监视方法，其特征在于，包括：

步骤1、开启降落飞机搜索流程，利用地基长焦复合光电探测设备监视机场跑道飞机进近着陆区域，进行旋涡型漫游搜索，搜索范围为以标准下滑点为中心，以固定视场大小；

步骤2、利用地基光电探测设备不断采集图像I_k，其中k为视频帧数编号；对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k；再对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k；

步骤3、将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形；

步骤4、基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，当高宽比大于跟踪结束门限后，结束本轮次降落目标跟踪监视；

步骤5、重复步骤1-4，开启下一个轮次的程序处理循环，实现对所有飞机进近降落持续自动化监视流程；

基于外接矩形高、宽度通过图像高、宽度比值归一化，基于归一化后的高、宽度占比调节视场大小，包括：

基于外接矩形高、宽度Rect＝(x,y,width,height)，通过图像高、宽度比值归一化，归一化后的高、宽度占比为

在飞机降落过程中始终保持r_x×r_y取值在区间如果出现的情况，则通过光电转台视场控制，调小视场角以使目标占比扩大，如果出现/>则调大视场以使目标占比缩小。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用地基长焦复合光电探测设备监视机场跑道飞机进近着陆区域，进行旋涡型漫游搜索，包括：

获取飞机进近下滑过程相对于光电探测设备的方位俯仰(α_center,β_center)；

在一个搜索周期内，控制光电转台以预设的飞机进近降落方位视场角(α_width,β_width)按照移动路径的节点依次进行搜索，其中，移动路径每相隔两节点间距在水平方宽度向为α_width，竖直方向为β_width；当超过搜索周期仍未检测发现目标时，光电转台从动位置迅速返回移动路径的起始节点位，并开启下一个轮次的搜索。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对I_k进行自适应阈值的边缘特征提取得到边缘特征图E_k，包括：

对于原始图像I_k进行高斯滤波得到图像I′_k，对I′_k采用Canny边缘检测算法进行边缘检测，得到边缘检测结果图E_k，其中E_k尺寸与I_k相同，为单通道二进制图像，像素点取值为0或1，取值为1代表该像素经过前面边缘检测方法确定是边缘点，否则是0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，Canny边缘检测算法两个参数HighParam与LowParam确定方法包括：

对图像I′_k分别利用Sobel算子求取其x方向和y方向倒数图像，并求取每个像素点的一阶范数梯度强度值得到梯度强图像I″_k；

获取I″_k中最大像素点值MaxV，然后对I″_k建立直方图Hist_k，直方图组数为HistSize，设定阈值参数ThresholdEdge，像素点总数为TotalPix＝Width*Height，其中Width和Height分别为图像I″_k的宽度和高度；

计算Hist_k中每个Bin中的像素个数为bin_j,j＝1,2,...,HistSize，累计像素点数之和

求取一个j的值，使得SumPix≥ThresholdEdge·TotalPix刚好成立，则Canny边缘检测高阈值参数HighParam＝(j+1)·HistSize/MaxV，低阈值参数lowParam＝0.4·HighParam。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对I_k进行全局色度提取并求取均值，基于均值确立检测门限得到色度特征图C_k，包括：

对于原始图像I_k进行RGB空间到HSV空间变换并提取色度分量得到单通道图像I_c，求取I_c像素色度均值其中x，y代表图像中点的坐标，imWidth与imHeight为图像宽度和高度；

构建新的单通道二值图像：根据以下规则，通过C_k对I_c中的每个像素进行考察，得到C_k的每个像素，规则为：对于D(x,y)大于阈值D_gate的则C_k(x,y)＝1，否则C_k(x,y)＝0。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将E_k与C_k融合得到特征图F_k，对F_k进行形态学滤波并进行连通域分析得到最大似然目标外接矩形，包括：

E_k与C_k进行按像素与操作得到融合图像F_k，对F_k进行形态学膨胀滤波，膨胀因子为3×3像素的正方形算子得到F′_k；

此后对F′_k中连通域进行连通域分析，得到多个联通区域及区域的外接矩形Rect_i＝(x_i,y_i,width_i,height_i)，各外接矩形似然度计算如下所示：取似然度最大的Rect_i为目标，表示为Rect＝(x,y,width,height)。

7.一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。