CN117968641A

CN117968641A - 一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法及装置

Info

Publication number: CN117968641A
Application number: CN202410362956.XA
Authority: CN
Inventors: 余正宁; 牛红闯; 管明杰; 陶祥源; 卢贤锋
Original assignee: China Academy of Civil Aviation Science and Technology
Current assignee: China Academy of Civil Aviation Science and Technology
Priority date: 2024-03-28
Filing date: 2024-03-28
Publication date: 2024-05-03
Anticipated expiration: 2044-03-28
Also published as: CN117968641B

Abstract

本发明提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法及装置，涉及机场净空巡视技术领域，包括建立环境特征点库，获取第一相机拍摄的第一图像和第二相机拍摄的第二图像；计算所述第一图像与第二图像的相同图像特征点数量，判断第一图像和第二图像的重复区域是否达到预设标准；将所述相同图像特征点与环境特征点库进行匹配，得到匹配点，利用所述匹配点计算得到待调整角度；重新获取第二相机拍摄的第二图像；分别计算障碍物在第一图像和第二图像的坐标值，利用双目定位法计算得到障碍物的位置信息，本发明结合了环境特征点数据库和图像识别算法，使双相机能够对远距离障碍物进行高精度的测量，从而满足机场的净空巡视需求。

Description

一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法及装置

技术领域

本发明涉及机场净空巡视技术领域，具体而言，涉及一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法及装置。

背景技术

目前运输机场的净空巡视主要依靠人工开展，近年来，随着技术的发展，逐渐出现了利用无人机、高分卫星、图像等手段进行巡视，以降低人工巡视工作量。其中，利用双目视觉原理进行测距是一种常用的方法，但由于两个相机固定在一个支架上，两个相机之间的间距（基准线）较小，导致其测量距离有限，不能满足净空巡视公里级的要求。而如果需要其测量大范围区域内的障碍物，大基准线将导致测量设备所占用的空间变大，占用的空间将更大，导致部署时对场地要求极高，部署困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本申请提供了应用于双相机联动控制的测量装置，所述测量装置包括两个间隔为预设距离的相机，分别为第一相机和第二相机，包括：

采集机场净空保护区域中的多个环境特征点，由多个环境特征点建立环境特征点库；

控制第一相机转动和第二相机转动至障碍物所在方位，获取第一相机拍摄的第一图像和第二相机拍摄的第二图像；

计算所述第一图像与第二图像的相同图像特征点数量，基于相同图像特征点数量判断第一图像和第二图像的重复区域是否达到预设标准；

若否，则将所述相同图像特征点与环境特征点库进行匹配，得到匹配点，利用所述匹配点计算得到待调整角度；

控制第二相机转动至所述待调整角度，重新获取第二相机拍摄的第二图像；

当第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准时，分别计算障碍物在第一图像和第二图像的坐标值，利用双目定位法计算得到障碍物的位置信息

第二方面，本申请还提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量装置，包括：

采集模块：采集机场净空保护区域中的多个环境特征点，由多个环境特征点建立环境特征点库；

第一转动模块：控制第一相机转动和第二相机转动至障碍物所在方位，获取第一相机拍摄的第一图像和第二相机拍摄的第二图像；

判断模块：计算所述第一图像与第二图像的相同图像特征点数量，基于相同图像特征点数量判断第一图像和第二图像的重复区域是否达到预设标准；

匹配模块：若否，则将所述相同图像特征点与环境特征点库进行匹配，得到匹配点，利用所述匹配点计算得到待调整角度；

第二转动模块：控制第二相机转动至所述待调整角度，重新获取第二相机拍摄的第二图像；

计算模块：当第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准时，分别计算障碍物在第一图像和第二图像的坐标值，利用双目定位法计算得到障碍物的位置信息。

第三方面，本申请还提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本发明通过改进设备部署方式，将两个相机分别安装在不同位置，安装完成后，通过双相机联动控制进行测量，不仅可以保证两个相机间的水平距离（基准线）较大，而且由于是分开部署安装，其占地面积也大大降低，同时不需要相机支架，简化了安装结构的部署，有效降低了成本。同时，本发明将环境特征点数据库和图像识别算法想结合，使双相机能够对远距离障碍物进行高精度的测量，从而满足机场的净空巡视需求。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例中所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法流程示意图;

图2为本发明实施例中所构建的三维坐标系示意图；

图3为本发明实施例中所构建的矩形框示意图；

图4为本发明实施例中所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量装置结构示意图；

图5为本发明实施例中所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量设备结构示意图。

图中标记：

800、基于图像识别的机场净空障碍物测量设备；801、处理器；802、存储器；803、多媒体组件；804、I/O接口；805、通信组件。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

运输机场净空保护区域是指以机场基准点为圆心、水平半径55公里的空间区域。这一区域又可以分为净空巡视检查区域和净空关注区域。净空巡视检查区域，是指机场障碍物限制面区域加上适当的面外区域，一般是机场跑道中心线两侧各10公里、跑道端外20公里以内的区域。净空巡视检查区域的巡视检查，每月应当不少于一次（全覆盖），其中重点巡视检查区域的巡视检查，每周应当不少于一次；无障碍区域及距跑道端1.5公里进近面以内区域的巡视检查，每日应当不少于一次。机场管理机构需要负责机场净空巡视检查工作，发现影响飞行安全的障碍物、升空物体（如气球、无人机、风筝、孔明灯等）及其他活动或者行为时应当及时处置。由以上管理规定可知，机场净空巡视工作有以下特点：

1）巡视面积很至少800平方公里以上；

2）巡视频率要求高，重点区域每周至少一次；

3）监测复杂度高，需要监测建筑物、升空物体等。

基于此，本发明提供了一种双相机联动控制的测量装置，所述测量装置包括第一相机和第二相机，所述第一相机和第二相机分别通过支架独立安装，第一相机和第二相机分开转动，第一相机和第二相机之间的距离根据实际情况进行选择，保持第一相机和第二相机在同一水平面即可。

实施例1：

参见图1，本实施例提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，包括：

S1.采集机场净空保护区域中的多个环境特征点，由多个环境特征点建立环境特征点库；

具体的，所述步骤S1包括：

S11.将第一相机和第二相机所在的位置进行连线得到基准线；

S12.将基准线的中点作为基准点；

本实施例中，由于基准点与第一相机或第二相机之间的距离为1—2m，而障碍物（测量点）与第一相机、第二相机以及基准点之间的距离为1千米左右，因此可将基准点作为第一相机和第二相机的拍摄点。

S13.采集机场净空保护区域中的多个环境特征点，具体的，所述环境特征点的原则包括：

1）选择特征明显、易识别的点，如建筑风格易辨识的建筑物、高压输电塔、风力发电机等；

2）选择位置高度比较固定、不会经常变化的点，如高大楼房的拐角、窗口等；

S14.以基准点为测量点对环境特征点进行测量，得到每个环境特征点的相对于基准点的位置信息；

具体的，所述步骤S14包括：

S141.确定第一相机和第二相机的初始拍摄角度；

S142.将所述初始拍摄角度所在的方向作为X轴、以基准点为原点O构建三维坐标系OXYZ，依次测量环境特征点的特征方位角、高度和距离，生成环境特征点的位置信息，具体的，可通过全向仪等设备测量出环境特征点的位置信息。

请参阅图2，以环境特征点P点为例，将环境特征点P投影至OXY平面得到投影点P’：

以X轴所在方向为0°，顺时针旋转为负，逆时针旋转为正，将X轴与线段OP’的夹角作为P点的特征点方位角α，取值范围为[-180°，180°]；

以OXY所在平面为0°，向上旋转为正，向下旋转为负，将线段OP与线段OP’的夹角作为P点的特征点方位角β，取值范围为[-90°，90°]；

将线段OP’的长度作为P点的特征点距离，将线段OP的长度作为P点的特征点高度。

S15.将基准点的位置信息存入数据库，并对每个基准点进行编号，生成环境特征点库，如表1所示；

表1

表中，特征点编号是一个数字，是此特征点的全局唯一标识，可通过所述编号确定特征点信息。

基于以上实施例，本方法包括：

S2.控制第一相机转动和第二相机转动至障碍物所在方位，获取第一相机拍摄的第一图像和第二相机拍摄的第二图像；

具体的，所述步骤S2包括：

S21.将第一相机和第二相机的旋转至初始拍摄角度，优选的，在每次测量之前都需要对第一相机和第二相机初始化，即旋转至初始拍摄角度；

S22.确定待测量的障碍物，控制第一相机转动至障碍物所在方位，并获取第一相机的转动角度；

本实施例中，当需要对障碍物进行测量时，采用目测的方式将第一相机转动至能够拍摄到障碍物的角度，此处记录下第一相机的转动角度作为第二相机的初始调整角度

；

S23.控制第二相机转动与第一相机相同的角度，具体的控制第二相机沿水平方向转动°，沿垂直方向转动/>°；

S24.获取第一相机和第二相机拍摄后生成的第一图像A和第二图像B ，此时第一图像A和第二图像B有重复区域。

基于以上实施例，本方法包括：

S3.计算所述第一图像A与第二图像B的相同图像特征点数量，基于相同图像特征点数量判断第一图像A和第二图像B的重复区域是否达到预设标准；

具体的，所述步骤S3包括：

S31.分别从第一图像中提取第一图像特征点集、从第二图像中提取第二图像特征点集；

本实施例中，所述特征提取法有多种，其主要流程包括：

1)根据预设准则，提取图像中的角点、梯度特征点等；

2）提取特征点周围的图像块，构造特征描述符；

具体的，所述第一图像特征点集中特征点的数量为,第二图像特征点集中特征点的数量为/>；

S32.基于特征匹配法得到第一图像特征点集与第二图像特征点集的相同特征点，并计算相同特征点的数量；

本实施例中，可通过特征描述符对比，实现特征匹配，具体的，所述相同特征点的数量为。

S33. 计算第一图像特征点集和第二图像特征点集的图像特征点总数量和所述相同特征点的数量在图像特征点总数量中的比例：

；

式中，表示相同特征点的数量的占比，则第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准；

若，则第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准。

基于以上实施例，本方法包括：

S4.若否，则将所述相同图像特征点与环境特征点库进行匹配，得到匹配点，利用所述匹配点计算得到待调整角度；

具体的，所述步骤S4包括：

S41.获取相同图像特征点相对于基准点的位置信息；

S42.将相同图像特征点的位置信息与环境特征点的位置信息进行匹配，得到位置信息相同的若干匹配点；

S43.从若干匹配点获取左上方匹配点和右下方匹配点/>，利用左上方匹配点和右下方匹配点构建矩形框，如图3所示；

S44.分别获取矩形框的中心点和第二图像的中心点，计算矩形框的中心点相对于第二图像中心点的位置坐标；

具体的，令第二图像的中心点坐标为，矩形框的中心点相对于第二图像的中心点的坐标为/>；

S45.获取第二相机的焦距，利用所述位置坐标和焦距计算得到待调整角度，所述待调整角度/>，的计算方法为：

；

式中，表示第二相机的焦距，/>表示右下方匹配点的距离，/>表示左上方匹配点的距离；

基于以上实施例，本方法包括：

S5.控制第二相机转动至所述待调整角度，重新获取第二相机拍摄的第二图像。

具体的，控制第二相机在水平方向上转动、在竖直方向上转动/>后重复生成第二图像。

重复步骤S3，计算第二图像和第一图像的重复区域，继续判断重复区域是否达到预设标准。

若未达到则重复步骤S4，再次调整第二相机的转动角度，直到第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准，进入步骤S6。

基于以上实施例，本方法包括：

S6.当第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准时，分别计算障碍物在第一图像和第二图像的坐标值，利用双目定位法计算得到障碍物的位置信息；

具体的，计算第一图像和第二图像的相对坐标，根据相对坐标、障碍物在第一图像和第二图像的坐标值、环境特征点的位置信息，利用几何方法可计算得到障碍物的位置信息。

实施例2：

如图4所示，本实施例提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量装置，所述装置包括：

基于以上实施例，所述采集模块包括：

连接单元：将第一相机和第二相机所在的位置进行连线得到基准线；

选择单元：将基准线的中点作为基准点；

采集单元：采集机场净空保护区域中的多个环境特征点；

测量单元：以基准点为测量点对环境特征点进行测量，得到每个环境特征点的相对于基准点的位置信息；

存储单元：将基准点的位置信息存入数据库，并对每个基准点进行编号，生成环境特征点库。

基于以上实施例，所述测量单元包括：

第一确定单元：确定第一相机和第二相机的初始拍摄角度；

生成单元：将所述初始拍摄角度所在的方向作为X轴、以基准点为原点构建三维坐标系，依次测量环境特征点的特征方位角、高度和距离，生成环境特征点的位置信息。

基于以上实施例，所述第一转动模块包括：

第一转动单元：将第一相机和第二相机的旋转至初始拍摄角度；

第二确定单元：确定待测量的障碍物，控制第一相机转动至障碍物所在方位，并获取第一相机的转动角度；

第一控制单元：控制第二相机转动与第一相机相同的角度；

获取第一相机和第二相机拍摄后生成的第一图像和第二图像。

基于以上实施例，所述判断模块包括：

第一获取单元：分别从第一图像中提取第一图像特征点集、从第二图像中提取第二图像特征点集；

第一计算单元：基于特征匹配法得到第一图像特征点集与第二图像特征点集的相同特征点，并计算相同特征点的数量；

第二计算单元：计算第一图像特征点集和第二图像特征点集的图像特征点总数量和所述相同特征点的数量在图像特征点总数量中的比例：

；

式中，表示相同特征点的数量，/>表示第一图像特征点集中图像特征点的数量，/>表示第二图像特征点集中图像特征点的数量；

若 >25%，则第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准。

基于以上实施例，所述第二转动模块包括：

第二获取单元：获取相同图像特征点相对于基准点的位置信息；

匹配单元：将相同图像特征点的位置信息与环境特征点的位置信息进行匹配，得到位置信息相同的若干匹配点；

第三获取单元：从若干匹配点获取左上方匹配点和右下方匹配点，利用左上方匹配点和右下方匹配点构建矩形框；

第三计算单元：分别获取矩形框的中心点和第二图像的中心点，计算矩形框的中心点相对于第二图像中心点的位置坐标；

第四计算单元：获取第二相机的焦距，利用所述位置坐标和焦距计算得到待调整角度。

需要说明的是，关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

实施例3：

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种基于图像识别的机场净空障碍物测量设备，下文描述的一种基于图像识别的机场净空障碍物测量设备与上文描述的一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法可相互对应参照。

图5是根据示例性实施例示出的一种基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800的框图。如图5所示，该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800可以包括：处理器801，存储器802。该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800还可以包括多媒体组件803， I/O接口804，以及通信组件805中的一者或多者。

其中，处理器801用于控制该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800的整体操作，以完成上述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件805可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。

在一示例性实施例中，基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital SignalProcessing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法。

在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由基于图像识别的机场净空障碍物测量设备800的处理器801执行以完成上述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法。

实施例4：

相应于上面的方法实施例，本实施例中还提供了一种可读存储介质，下文描述的一种可读存储介质与上文描述的一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法可相互对应参照。

一种可读存储介质，可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。

该可读存储介质具体可以为U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的可读存储介质。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，应用于双相机联动控制的测量装置，所述测量装置包括两个间隔为预设距离的相机，分别为第一相机和第二相机，其特征在于，包括：

当第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准时，分别计算障碍物在第一图像和第二图像的坐标值，利用双目定位法计算得到障碍物的位置信息。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，其特征在于,采集机场净空保护区域中的多个环境特征点，由多个环境特征点建立环境特征点库，包括：

将第一相机和第二相机所在的位置进行连线得到基准线；

将基准线的中点作为基准点；

采集机场净空保护区域中的多个环境特征点；

以基准点为测量点对环境特征点进行测量，得到每个环境特征点的相对于基准点的位置信息；

将基准点的位置信息存入数据库，并对每个基准点进行编号，生成环境特征点库。

3.根据权利要求2所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，其特征在于, 以基准点为测量点对环境特征点进行测量，得到每个环境特征点的相对于基准点的位置信息，包括：

确定第一相机和第二相机的初始拍摄角度；

将所述初始拍摄角度所在的方向作为X轴、以基准点为原点构建三维坐标系，依次测量环境特征点的特征方位角、高度和距离，生成环境特征点的位置信息。

4.根据权利要求1所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，其特征在于, 控制第一相机转动和第二相机转动至障碍物所在方位，获取第一相机拍摄的第一图像和第二相机拍摄的第二图像，包括：

将第一相机和第二相机的旋转至初始拍摄角度；

确定待测量的障碍物，控制第一相机转动至障碍物所在方位，并获取第一相机的转动角度；

控制第二相机转动与第一相机相同的角度；

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量方法，其特征在于, 计算所述第一图像与第二图像的相同图像特征点数量，基于相同图像特征点数量判断第一图像和第二图像的重复区域是否达到预设标准，包括：

分别从第一图像中提取第一图像特征点集、从第二图像中提取第二图像特征点集；

基于特征匹配法得到第一图像特征点集与第二图像特征点集的相同特征点，并计算相同特征点的数量；

计算第一图像特征点集和第二图像特征点集的图像特征点总数量和所述相同特征点的数量在图像特征点总数量中的比例：

；

若，则第一图像和第二图像的重复区域达到预设标准。

6.一种基于图像识别的机场净空障碍物测量装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量装置，其特征在于，所述采集模块包括：

选择单元：将基准线的中点作为基准点；

采集单元：采集机场净空保护区域中的多个环境特征点；

8.根据权利要求7所述的基于图像识别的机场净空障碍物测量装置，其特征在于，所述测量单元包括：

第一确定单元：确定第一相机和第二相机的初始拍摄角度；

9.一种基于图像识别的机场净空障碍物测量设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述基于图像识别的机场净空障碍物测量方法的步骤。