CN115861958A - 车载fod识别方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种车载FOD识别方法、电子设备和存储介质，属于机场跑道安全检测技术领域，应用于车载FOD识别系统，FOD识别系统包括车辆，安装在车辆上的静态图像采集装置以及控制器，识别方法包括：在车辆行驶过程中，获取静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像；将第一静态图像与场地原始图库进行对比；在确定第一静态相对于原始图库中存在新增目标时，改变静态图像采集装置的采集状态，对新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像；基于第二静态图像识别新增目标。通过第一静态图像与原始图库对比发现新增目标时，再次采集目标区域不同状态的第二静态图像，并对第二静态图像进行识别分析，提高FOD的识别精度。

Description

车载FOD识别方法、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及机场跑道安全监测技术领域，尤其涉及一种车载FOD识别方法、电子设备和存储介质。

背景技术

机场FOD，特别是跑道FOD的危害非常严重，对航空器安全威胁巨大，全球每年都会发生大量因FOD导致的航空事故，损失高达数十亿美元。

危害航空安全的FOD种类相当多，常见的如飞机和发动机连接件（螺帽、螺钉、垫片、保险丝等）、作业工具、飞行物品（机械碎片、钉子、文具、玩具、各种金属、塑料制品）、野生动物、石块、土块、沙子、道面材料、木块、金属、塑料、纸制品、冰碴等等。

机场FOD按照对航空器运行安全的危害大小可大致分为三类：高危FOD、中危FOD和低危FOD。高危FOD一般指坚硬、大块的物体，击中航空器会对其造成的严重损伤，例如金属制品、硬石块等硬度高、重量大的外来物；中危FOD一般指对飞行安全有一定影响的外来物，例如泥土块、报纸、包装箱、塑料片等；低危FOD一般指对飞行安全威胁较小的外来物，例如非金属零碎垃圾、纸张、食品碎屑等。

目前很多机场都配备了以毫米波雷达和光学视觉设备单独或联合组成的FOD探测系统，这些设备有的固定安装于机场跑道周边的塔架上，也有固定安装在跑道边侧的边灯式FOD检测设备，还有移动FOD检测设备，但目前已有的解决方案，检测FOD的尺寸下限大多是2cm左右，而且误报、漏报严重，所以全球绝大多数机场的FOD监测仍然要靠人工完成，这种方法不但可靠性差、效率低，而且占用了宝贵的跑道使用时间。

因此，如何解决现有FOD识别精度低的技术问题，亟待解决。

发明内容

本申请提供了一种车载FOD识别方法、电子设备和存储介质，以解决现有现有FOD识别精度低的技术问题。

根据本申请的第一个方面，提供了一种车载FOD识别方法，应用于车载FOD识别系统，所述FOD识别系统包括车辆，安装在车辆上的静态图像采集装置以及控制器，所述识别方法包括：在所述车辆行驶过程中，获取所述静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像；将所述第一静态图像与场地原始图库进行对比；在确定所述第一静态相对于所述原始图库中存在新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态，对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像；基于所述第二静态图像识别所述新增目标。

可选地，所述改变所述静态图像采集装置的采集状态，并对所述新增目标区域进行图像采集第二静态图像包括：基于所述第一静态图像确定所述新增目标在所述待检测场地中的目标区域；改变所述静态图像采集装置的拍摄方向，利用改变后的拍摄方向对所述目标区域进行图像采集，得到所述第二静态图像。

可选地，所述改变所述静态图像采集装置的拍摄方向，利用改变后的拍摄方向对所述目标区域进行图像采集包括：至少以两次不同的拍摄方向分别采集至少一张第二静态图像。

可选地，不同的拍摄方向之间的夹角为45°-135°。

可选地，所述改变所述静态图像采集装置的采集状态，并对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像还包括：控制所述车辆驶离所述第一静态图像的采集位置，并在改变后的采集位置对所述新增目标区域进行图像采集，得到第二静态图像。

可选地，所述控制所述车辆驶离所述第一静态图像的第一采集位置，并在改变后的第二采集位置对所述目标区域进行图像采集，得到第二静态图像包括：控制所述车辆朝向所述目标区域行进，在达到所述第二采集位置时，控制所述静态图像采集装置对所述新增目标区域进行图像采集，其中，所述第一采集位置距离所述目标区域的第一距离小于所述第二采集位置距离所述目标区域的第二距离。

可选地，控制所述车辆朝向所述目标区域行进，在达到所述第二采集位置时，控制所述静态图像采集装置对所述新增目标区域进行图像采集包括：获取所述车辆的车辆定位信息；基于所述车辆定位信息和所述第一静态图像确定所述新增目标的目标定位信息；基于所述目标定位信息规划所述车辆行驶路径，控制所述车辆达到所述第二采集位置。

可选地，所述基于所述第二静态图像识别所述新增目标包括：将所述第二静态图像输入异物识别模型，所述异物识别模型基于具有不同角度的立体异物的图像样本进行训练得到；输出识别结果，所述识别结果包括所述新增目标是否异物、是否为立体以及尺寸信息中的至少一种。

根据本申请的第二个方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行上述任意一项所述的车载FOD识别方法。

根据本申请的第三个方面，还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任意一项所述的车载FOD识别方法。

本申请中，通过第一静态图像与原始图库对比发现新增目标时，再次采集目标区域不同状态的第二静态图像，并对第二静态图像进行识别分析，提高FOD的识别精度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的一种可选的车载FOD识别方法流程图；

图2是根据本发明实施例的一种可选的FOD识别模型训练流程示意图；

图3是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

机场FOD，特别是跑道FOD的危害非常严重，对航空器安全威胁巨大，全球每年都会发生大量因FOD导致的航空事故，损失高达数十亿美元。目前很多机场都配备了以毫米波雷达和光学视觉设备单独或联合组成的FOD探测系统，这些设备有的固定安装于机场跑道周边的塔架上，也有固定安装在跑道边侧的边灯式FOD检测设备，还有移动FOD检测设备，但目前已有的解决方案，检测FOD的尺寸下限大多是2cm左右，而且误报、漏报严重，所以全球绝大多数机场的FOD检测仍然要靠人工完成，这种方法不但可靠性差、效率低，而且占用了宝贵的跑道使用时间。

因此，根据本申请的第一个方面，提供一种车载FOD识别方法，应用于车载FOD识别系统，所述FOD识别系统包括车辆，安装在车辆上的静态图像采集装置以及控制器，参见图1所示，所述识别方法包括：

S10. 在所述车辆行驶过程中，获取所述静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像。作为示例性的实施例，可以将超高分辨率静态图像采集装置安装在车辆上，随车辆的移动，进行机场跑道图像的采集。

作为示例性的实施例，由于相关技术中也具有采用视频和雷达融合方式的车载FOD检测技术，然而，在进行视频采集时，往往目标是采集连续帧的视频影像，再在视频中抽取关键帧，然而，为了后续计算和存储方便，往往需要对视频进行处理和压缩，另外，配合雷达，在对视频进行处理时，往往关注雷达反射的成像，其结果还是基于雷达的分辨率进行异物识别，因此无法利用视频的单帧图像进行单独识别。在本申请中，完全基于单帧图像分析，采用超高分辨率静态图像采集设备，即高端专业摄影领域采用的超高分辨率大尺寸感光单元的照相机，单帧解析度超过9000*6000像素，光学分辨率高达9504 x 6336，总像素高达6100万，预设采样速度可以为10帧/秒。具体的采样速度可以基于静态采集装置的移动速度确定，可以高于10帧/秒或低于10帧/秒，在本实施例中不做限制。

在本实施例中，所称的第一静态图像可以为多个单帧静态图像组，也可以为单张的单帧静态图像。

S20.将第一静态图像与场地原始图库进行对比。在本实施例中，场地原始图库可以为待检测场地无FOD时，进行提前的拍照扫描形成的，其拍照角度和扫描频率，与检测时的拍照角度和扫描频率相同。在遍历场地之后，可以将拍照获得的图像组成原始图库，用于在实际使用时，将第一静态图像与原始图库做对比分析。

静态图像采集装置的拍照方向可以与车辆的前进方向一致，即静态图像采集装置拍摄的图片为车头前侧的场地；也可以与车辆的前进方向相反，即静态图像采集装置拍摄的图片为车尾后侧的场地；还可以将静态图像采集装置设置成可旋转式，能够更多角度的对场地进行拍照采样。

S30.在确定所述第一静态相对于所述原始图库中存在新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态，对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像。

以静态图像采集装置拍摄图片为车尾后侧的为例，为了提高FOD检测的精度，在通过第一静态图像与原始图库对比发现新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态对包含新增目标的区域再次拍照采集，改变采集状态可以是控制车辆回程到预设位置，其中车辆的回程可以基于第一静态图像中存在新增目标的图像对新增目标进行识别定位，并根据车辆实时的定位信息规划车辆的回程路径，车辆到达预设位置后，控制静态图像采集装置对新增目标进行不同角度的拍照，其中，拍照的角度可以是相互垂直的，也可以是控制车辆回程的过程中，在锁定新增目标的定位后，控制静态图像采集装置每隔一定时长对新增目标进行一次拍照，获得新增目标的多角度照片能够更精确地分析出新增目标的尺寸以及是否立体等信息，进一步提高FOD的识别精度，改变采集状态还可以是控制车辆在当前位置不动，控制静态图像采集装置旋转不同的角度对包含新增目标的区域进行图像采集。

S40.基于所述第二静态图像识别所述新增目标。

基于第二静态图像确定新增目标的尺寸和是否立体等信息，并将此信息传输至云端服务器。

作为示例性的实施例，所述改变所述静态图像采集装置的采集状态，并对所述新增目标区域进行图像采集第二静态图像包括：基于所述第一静态图像确定所述新增目标在所述待检测场地中的目标区域；改变所述静态图像采集装置的拍摄方向，利用改变后的拍摄方向对所述目标区域进行图像采集，得到所述第二静态图像。在本实施例中，可以是基于包含新增目标的图像获取新增目标的定位，并根据车辆的当前位置确定出能实现不同角度采集的位置，控制车辆行驶到该位置，并控制静态图像采集装置对新增目标进行图像采集；也可以是控制车辆保持在当前位置不动，仅控制静态图像采集装置旋转不同的角度对新增目标进行不同角度的采集，还可以是控制车辆行驶至能够实现对新增目标进行不同状态采集的位置，保持静态图像采集装置不动对新增目标进行图像采集，还可以是控制静态图像采集装置的光轴与新增目标的位置在同一直线上，进行拍照，在拍照时，控制静态图像采集装置的光轴始终与新增目标处于同一直线上，并每隔预设时长进行一次拍照，直至拍照次数达到预设次数时，控制静态图像采集装置旋转至光轴与车辆行驶方向一致的位置，通过采集的多角度新增目标照片，对分析新增目标的尺寸和是否立体等信息有极大帮助，有效地提高了FOD识别的精度。在对图像进行二次采集时，采集的图像至少要包括两个不同角度的图像，且每个角度至少采集一张图像，不同角度采集图像之间的夹角为45°-135°，能够对新增目标是否立体等信息进行更准确的分析判断，进一步提高FOD识别的精度。

若静态图像采集装置的拍照图片为车尾后侧的场地，则在分析出第一静态图像中存在新增目标时，车辆已经驶过了新增目标所处的位置，进一步确定新增目标的尺寸和是否立体等信息需要近距离对新增目标进行拍照，因此需要控制车辆进行回程，缩短与新增目标的距离。

作为示例性的实施例，所述控制车辆行驶至与所述FOD距离为第一预设距离包括：基于第一静态图像获取所述FOD的第二位置信息；基于所述第二位置信息规划车辆的返程路径；控制车辆按所述返程路径行使至所述FOD距离为第一预设距离。所述基于所述第二位置信息规划车辆的返程路径包括：获取车辆的定位信息；基于所述第二位置信息和所述车辆的定位信息确定所述FOD与所述车辆的位置关系；基于所述位置关系规划所述车辆的返程路径。在本实施例中，通过第一静态图像中存在FOD的照片确定出FOD在场地中的位置，对FOD进行定位，并获取车辆在拍摄到该包含FOD第一静态图像中的照片时，车辆的位置，以及车辆实时的定位信息，基于FOD的位置以及车辆的位置规划出车辆达到与FOD距离第一预设距离时的回程路线，回程路线规划完成后控制车辆回程，在车辆到达与FOD距离为第一预设距离后，控制静态图像采集装置以不同拍照角度对FOD进行拍照，多角度的FOD照片能够有效地提高对FOD识别的精度。

在静态图像采集装置对FOD进行拍照的第二图组中，包括对FOD的多个角度的拍照，但是识别时可能因为软件模型的识别能力低导致FOD识别错误，进行错误判断，因此需要对软件模型进行训练，提高识别精度。

示例性的，控制所述车辆朝向所述目标区域行进，在达到所述第二采集位置时，控制所述静态图像采集装置对所述新增目标区域进行图像采集包括：获取所述车辆的车辆定位信息；基于所述车辆定位信息和所述第一静态图像确定所述新增目标的目标定位信息；基于所述目标定位信息规划所述车辆行驶路径，控制所述车辆达到所述第二采集位置。在本实施例中，控制车辆回程对新增目标进行图像采集时，可以控制静态图像采集装置不旋转时对新增目标进行图像采集，也可以是控制静态图像采集装置旋转时对新增目标进行图像采集，为了实现多种状态的图像采集，可以是结合包含新增目标的特定区域、车辆当前位置以及包含新增目标的特定区域相对于车辆的方向确定车辆的目标行使位置，进而规划车辆的行驶路径，控制车辆行驶至目标位置并进行图像采集。

作为示例性的实施例，还提供一种FOD识别的模型训练方法，参见图2所示，包括：

S100.获取机场FOD检测历史数据库中的至少两个不同拍照角度的FOD照片，以及获取所述FOD的空间形状参数。

S200.基于所述FOD照片和与照片中FOD相对应的FOD空间形状参数对模型进行训练。

在历史数据库中，包含各种FOD的尺寸、空间参数等信息，以及与该尺寸和空间参数相对应的FOD照片，利用包含FOD的照片对模型进行大量训练，能逐渐提高模型的识别精度。

在对模型进行大量训练后，利用训练完成的模型对实际的拍照图片进行分析识别，当识别出照片中包含FOD时，控制车辆对FOD进行二次拍照，并再次输入模型中，对FOD的尺寸和是否立体进行精确识别。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM（Read-OnlyMemory，只读存储器）/RAM(RandomAccess Memory，随机存取存储器)、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述的方法。

根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种用于实施上述车载FOD识别方法的电子设备，该电子设备可以是服务器、终端、或者其组合。

图3是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图，如图3所示，包括处理器502、通信接口504、存储器506和通信总线508，其中，处理器502、通信接口504和存储器506通过通信总线508完成相互间的通信，其中，

存储器506，用于存储计算机程序；

处理器502，用于执行存储器506上所存放的计算机程序时，实现如下步骤：

在所述车辆行驶过程中，获取所述静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像；

将所述第一静态图像与场地原始图库进行对比；

在确定所述第一静态相对于所述原始图库中存在新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态，对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像；

基于所述第二静态图像识别所述新增目标。

可选地，在本实施例中，上述的通信总线可以是PCI (Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线、或EISA (Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括RAM，也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如，至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，可以包含但不限于：CPU (Central ProcessingUnit，中央处理器)、NP(NetworkProcessor，网络处理器)等；还可以是DSP (DigitalSignalProcessing，数字信号处理器)、ASIC (Application SpecificIntegratedCircuit，专用集成电路)、FPGA(Field－ProgrammableGate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，图3所示的结构仅为示意，实施上述车载FOD识别方法的设备可以是终端设备，该终端设备可以是智能手机（如Android手机、iOS手机等）、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备（Mobile Internet Devices，MID）、PAD等终端设备。图3其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，终端设备还可包括比图3中所示更多或者更少的组件（如网络接口、显示装置等），或者具有与图3所示的不同的配置。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。

根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行车载FOD识别方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

在所述车辆行驶过程中，获取所述静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像；

将所述第一静态图像与场地原始图库进行对比；

在确定所述第一静态相对于所述原始图库中存在新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态，对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像；

基于所述第二静态图像识别所述新增目标。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例中对此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、ROM、RAM、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例中所提供的方案的目的。

至此，已经结合前文的多个实施例描述了本申请的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本申请的保护范围并不仅限于这些具体实施例。在不偏离本申请技术原理的前提下，本领域技术人员可以对上述各个实施例中的技术方案进行拆分和组合，也可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，凡在本申请的技术构思和/或技术原理之内所做的任何更改、等同替换、改进等都将落入本申请的保护范围之内。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种车载FOD识别方法，其特征在于，应用于车载FOD识别系统，所述FOD识别系统包括车辆，安装在车辆上的静态图像采集装置以及控制器，所述识别方法包括：

在所述车辆行驶过程中，获取所述静态图像采集装置采集的待检测场地的第一静态图像；

将所述第一静态图像与场地原始图库进行对比；

在确定所述第一静态相对于所述原始图库中存在新增目标时，改变所述静态图像采集装置的采集状态，对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像；

基于所述第二静态图像识别所述新增目标。

2.根据权利要求1所述的车载FOD识别方法，其特征在于，所述改变所述静态图像采集装置的采集状态，并对所述新增目标区域进行图像采集第二静态图像包括：

基于所述第一静态图像确定所述新增目标在所述待检测场地中的目标区域；

改变所述静态图像采集装置的拍摄方向，利用改变后的拍摄方向对所述目标区域进行图像采集，得到所述第二静态图像。

3.根据权利要求2所述的车载FOD识别方法，其特征在于，所述改变所述静态图像采集装置的拍摄方向，利用改变后的拍摄方向对所述目标区域进行图像采集包括：

至少以两次不同的拍摄方向分别采集至少一张第二静态图像。

4.根据权利要求3所述的车载FOD识别方法，其特征在于，不同的拍摄方向之间的夹角为45°-135°。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的车载FOD识别方法，其特征在于，所述改变所述静态图像采集装置的采集状态，并对所述新增目标的目标区域进行图像采集第二静态图像还包括：

控制所述车辆驶离所述第一静态图像的采集位置，并在改变后的采集位置对所述新增目标区域进行图像采集，得到第二静态图像。

6.根据权利要求5所述的车载FOD识别方法，其特征在于，所述控制所述车辆驶离所述第一静态图像的第一采集位置，并在改变后的第二采集位置对所述目标区域进行图像采集，得到第二静态图像包括：

控制所述车辆朝向所述目标区域行进，在达到所述第二采集位置时，控制所述静态图像采集装置对所述新增目标区域进行图像采集，其中，所述第一采集位置距离所述目标区域的第一距离小于所述第二采集位置距离所述目标区域的第二距离。

7.根据权利要求6所述的车载FOD识别方法，其特征在于，控制所述车辆朝向所述目标区域行进，在达到所述第二采集位置时，控制所述静态图像采集装置对所述新增目标区域进行图像采集包括：

获取所述车辆的车辆定位信息；

基于所述车辆定位信息和所述第一静态图像确定所述新增目标的目标定位信息；

基于所述目标定位信息规划所述车辆行驶路径，控制所述车辆达到所述第二采集位置。

8.根据权利要求1所述的车载FOD识别方法，其特征在于，所述基于所述第二静态图像识别所述新增目标包括：

将所述第二静态图像输入异物识别模型，所述异物识别模型基于具有不同角度的立体异物的图像样本进行训练得到；

输出识别结果，所述识别结果包括所述新增目标是否异物、是否为立体以及尺寸信息中的至少一种。

9.一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、所述通信接口和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信，其特征在于，

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于通过运行所述存储器上所存储的所述计算机程序来执行如权利要求1-8中任意一项所述的车载FOD识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至8中任一项所述的车载FOD识别方法。

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