【摘 要】
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针对机场跑道异物的无人自主检测与识别过程中存在的检测结果受环境影响大、小目标检测困难以及漏检率高等问题,提出基于背景差分的机场跑道异物分块检测与跟踪算法.首先利用速度辅助的位置信息线性插值,获取背景模板图像库与待检测图像序列最相关帧;然后将图像分为不同子块,利用各子块内图像纹理复杂度设置自适应权值,结合ORB算法进行特征点提取,将各子块特征点归一化至原始图像,并与背景模板库最相关帧对齐作差,获取异
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院导航研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973160).
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针对机场跑道异物的无人自主检测与识别过程中存在的检测结果受环境影响大、小目标检测困难以及漏检率高等问题,提出基于背景差分的机场跑道异物分块检测与跟踪算法.首先利用速度辅助的位置信息线性插值,获取背景模板图像库与待检测图像序列最相关帧;然后将图像分为不同子块,利用各子块内图像纹理复杂度设置自适应权值,结合ORB算法进行特征点提取,将各子块特征点归一化至原始图像,并与背景模板库最相关帧对齐作差,获取异物检测结果;最后引入核相关滤波器对检测结果进行多目标跟踪,采用各子块局部跟踪算法降低运算时间,并对跟踪结
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