一種基于視頻的飛機進出泊位自動檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種基于視頻處理和分析的飛機進出泊位自動檢測方法，屬于數(shù)字圖 像處理和智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國飛機航班正點起飛W飛機撤輪擋為新標準。撤輪檔是一個全球民航界通用的 專業(yè)術(shù)語。如同地面的汽車一樣，為避免汽車溜車，汽車停在車位里時，在汽車前面放置一 個檔板。飛機撤掉輪檔后，即可啟動發(fā)動機而滑行。與原來關(guān)艙口即為航班正點的統(tǒng)計標 準相比，新標準意味著，不僅航空公司做好了旅客全部上齊的準備，而且機場做好了行李裝 上飛機，航油做好了加油，空管發(fā)出飛機滑行到跑道上起飛的指令，即民航各鏈條全部做好 了航班起飛的準備。與原來的關(guān)艙口為標準相比是一個進步，因為關(guān)閉艙口后，飛機可能不 能啟動，會出現(xiàn)旅客長時間坐在飛機上等待起飛的現(xiàn)象。
[0003] 根據(jù)新標準，飛機進入停機泊位后會立即上輪檔，飛機離開泊位前會先撤輪檔也 稱為下輪檔。通過檢測飛機進出泊位可W間接得到飛機上下輪檔的時間。而現(xiàn)階段還沒有 ?？卺槍︼w機進出泊位進行自動檢測的研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)下的上述缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種基于視頻的飛機進 出泊位自動檢測方法，該方法能實現(xiàn)全天候智能檢測飛機航班的準點時刻，且檢測準確率 較高。
[0005] 本發(fā)明的技術(shù)方案是： 一種基于視頻的飛機進出泊位自動檢測方法；獲取覆蓋飛機停機泊位區(qū)域的監(jiān)控區(qū)域 的視頻圖像，識別運動目標并進行運動目標跟蹤，提取檢測區(qū)域內(nèi)圖像的特征點并進行特 征點匹配跟蹤，得到匹配的特征點集，在連續(xù)一定帖數(shù)的視頻圖像中滿足飛機駛?cè)牖蝰傠x 方向要求的特征點對數(shù)符合要求數(shù)量時，再進一步作正式入位或正式離位的判斷，當(dāng)特征 點集的位移小于一定像素，且運動目標沒有駛?cè)虢又傠x飛機停機泊位區(qū)域，則判斷為飛 機正式入位；當(dāng)特征點集的位移小于或等于一定像素，且運動目標沒有駛離接著駛?cè)腼w機 停機泊位區(qū)域，則判斷為飛機正式離位，所述檢測區(qū)域為視頻圖像上對應(yīng)于飛機停機泊位 區(qū)域的設(shè)定區(qū)域。
[0006] 識別運動目標的方法可W是；通過混合高斯背景模型提取出前景，得到二值化圖 像，對二值化圖像進行膨脹處理，對膨脹處理后的圖像中的前景提取外接矩形形成目標團 塊，所述目標團塊即為運動目標。
[0007] 其中提取外接矩形的方法可W是；提取前景連通區(qū)域的輪廓，將輪廓線上點集合 縱坐標和橫坐標的最大值和最小值之間的矩形區(qū)域所對應(yīng)的矩形作為所述外接矩形。所述 矩形區(qū)域?qū)嵸|(zhì)上就是所述目標團塊所占區(qū)域。
[0008] 進行運動目標跟蹤的方法優(yōu)選為；判斷當(dāng)前帖中前一帖目標團塊所在位置的一定 距離內(nèi)是否有目標團塊，如果有，計算當(dāng)前帖中目標團塊和前一帖目標團塊相重疊區(qū)域的 面積占前一帖目標團塊所在區(qū)域的面積的比例和/或兩目標團塊中屯、點間的距離，當(dāng)所述 比例不小于比例闊值和/或所述距離不大于距離闊值，則判斷兩目標團塊是同一個目標團 塊，記錄目標團塊中屯、點位置的變化，當(dāng)目標團塊進入接著離開檢測區(qū)域或者離開接著進 入檢測區(qū)域作相應(yīng)標記。同一帖中不同目標團塊之間可W通過為其建立跟蹤標志并編號進 行區(qū)分。
[0009] 舍棄所包含像素個數(shù)小于50或者其長度或?qū)挾刃∮?0個像素的目標團塊，即該 樣的目標團塊不作為運動目標跟蹤的對象。
[0010] 運動目標跟蹤過程中，如果目標團塊連續(xù)丟失到達一定帖數(shù)(例如10帖W上)，則 判斷該目標團塊失效。
[0011] 對灰度化后的視頻圖像提取檢測區(qū)域內(nèi)圖像的Harris角點作為特征點，并采用 基于特征的光流算法進行特征點匹配跟蹤，在光流算法的基礎(chǔ)上優(yōu)選進行金字塔分層迭代 計算光流場，將圖像進行金字塔分層，在金字塔的最上層圖像的分辨率最低，由最上層開始 計算光流值，計算的結(jié)果加上上一層的初始值作為下一層的光流初值，再對下一層計算光 流場，在除最高層外的其他層進行光流迭代，迭代到最后一層就形成光流矢量。
[0012] 所述飛機駛?cè)敕较蛞罂蒞是；0°《0 <30° ;所述飛機駛離方向要求可W是： 150° < 0《180°，其中0為方向線與相匹配特征點的向量所形成的夾角，所述方向線是 根據(jù)飛機進入所述檢測區(qū)域的規(guī)定方向設(shè)置的由飛機尾部指向飛機機頭的直線，所述相匹 配特征點的向量由前一帖特征點的坐標點指向當(dāng)前帖上相匹配特征點的坐標點。
[0013] 對于前述任意一種所述的基于視頻的飛機進出泊位自動檢測方法，可W采用如下 步驟： 圖像獲??；獲取實時的監(jiān)控區(qū)域的視頻圖像，所述監(jiān)控區(qū)域覆蓋飛機停機泊位區(qū)域； 圖像預(yù)處理；根據(jù)飛機停機泊位區(qū)域在視頻圖像上統(tǒng)一設(shè)定所述檢測區(qū)域，通過灰度 化將所獲取的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，設(shè)定檢測區(qū)域前進行或不進行縮放處理，所述縮放處 理是將不同設(shè)備采集的視頻圖像進行統(tǒng)一長度和寬度的縮放處理； 運動目標識別；對所述視頻圖像或所述灰度圖像利用混合高斯背景模型提取出前景， 得到二值化圖像，對二值化圖像進行膨脹處理，對膨脹處理后的圖像中的前景提取外接矩 形形成目標團塊，所述外接矩形是前景連通區(qū)域的輪廓線上點集合縱坐標和橫坐標的最大 值和最小值之間的矩形區(qū)域所對應(yīng)的矩形； 運動目標跟蹤；為目標團塊建立跟蹤標志并編號，判斷當(dāng)前帖中前一帖目標團塊所在 位置的一定距離內(nèi)是否有目標團塊，如果有，計算當(dāng)前帖中目標團塊和前一帖目標團塊相 重疊區(qū)域的面積占前一帖目標團塊所在區(qū)域的面積的比例和/或兩目標團塊中屯、點間的 距離，當(dāng)所述比例不小于比例闊值和/或所述距離不大于距離闊值，則判斷兩目標團塊是 同一個目標團塊，將前一帖目標團塊的信息復(fù)制到當(dāng)前帖中，對不同帖的同一個目標團塊 進行編號的統(tǒng)一，記錄同一目標團塊其中屯、點位置的變化；如果目標團塊連續(xù)丟失達到一 定帖數(shù)，則判斷該目標團塊失效；當(dāng)目標團塊進入接著離開檢測區(qū)域或者離開接著進入檢 測區(qū)域則進行相應(yīng)標記； 特征點匹配跟蹤；對所述灰度圖像中檢測區(qū)域內(nèi)的圖像提取Harris角點作為特征點， 基于金字塔光流算法對特征點進行匹配跟蹤，在光流算法的基礎(chǔ)上進行金字塔分層迭代計 算光流場，將圖像進行金字塔分層，在金字塔的最上層圖像的分辨率最低，由最上層開始計 算光流值，計算的結(jié)果加上上一層的初始值作為下一層的光流初值，再對下一層計算光流 場，在除最高層外的其他層進行光流迭代，迭代到最后一層就形成光流矢量； 飛機進出停機泊位判斷；針對特征點匹配跟蹤得到的相匹配的特征點集，計算相匹配 的特征點所對應(yīng)的向量與方向線間的夾角0，所述飛機駛?cè)敕较蛞笫牵哗枴恪? <30° ; 所述飛機駛離方向要求是；150° < 0《180°，其中0為方向線與相匹配特征點的向量 所形成的夾角，所述方向線是根據(jù)飛機進入所述檢測區(qū)域的規(guī)定方向設(shè)置的由飛機尾部指 向飛機機頭的直線，所述相匹配特征點的向量由前一帖特征點的坐標點指向當(dāng)前帖上相匹 配特征點的坐標點； 在連續(xù)一定帖數(shù)的視頻圖像中滿足飛機駛?cè)牖蝰傠x方向要求的特征點對數(shù)符合要求 數(shù)量時，作準入位標記，進一步作正式入位判斷；若特征點集的位移小于一定像素，且目標 團塊沒有進入接著離開檢測區(qū)域的標記，則判斷為飛機正式入位；當(dāng)連續(xù)一定數(shù)量的帖其 上滿足飛機駛離方向要求的特征點對達到設(shè)定數(shù)量時，作準離位標記，進一步作正式離位 判斷；若特征點集的位移小于或等于一定像素，且目標團塊沒有離開接著進入檢測區(qū)域的 標記，則判斷為飛機正式離位。
[0014] 可W采用W下一種優(yōu)化方式或多種優(yōu)化方式的組合： (1) 所述圖像預(yù)處理步驟中，通過連續(xù)選擇數(shù)目大于3個且小于10個的邊界點定義所 述檢測區(qū)域，所述檢測區(qū)域為所有邊界點順次連接形成的封閉幾何形狀所包圍的區(qū)域； (2) 所述運動目標識別步驟中，混合高斯背景模型參數(shù)取值為；高斯分布個數(shù)為3,預(yù) 設(shè)的標準差倍數(shù)為2. 5,估計背景的最小測度為0. 5,初始權(quán)重為0. 02,初始方差為18 ; (3) 所述運動目標識別步驟每隔一定帖數(shù)進行一次；所隔帖數(shù)可W根據(jù)飛機進出泊位 時的運動速度確定，每隔幾帖進行一次運動目標識別可W在達到識別目的的基礎(chǔ)上適當(dāng)提 高檢測效率。
[0015] (4)所述運動目標跟蹤步驟中，先判斷目標團塊的大小，舍棄所包含像素個數(shù)小于 50或者其長度或?qū)挾刃∮?0個像素的目標團塊，即該些目標團塊不作為運動目標跟蹤的 對象，如果目標團塊連續(xù)丟失達到或超過10帖，則判斷該目標團塊失效； (5) 所述特征點匹配跟蹤步驟中，先計算每一對相匹配的特征點之間的位移，如果位移 大于0.1個像素，再計算相應(yīng)的夾角0 ; (6) 飛機準入位或準離位判斷時，連續(xù)跟蹤一定數(shù)量的帖，期間如果沒有連續(xù)丟失3帖 W上再作準入位或準離位標記； (7) 飛機準入位或準離位判斷時，連續(xù)跟蹤不低于50帖或50帖左右，如果滿足飛機駛 入方向要求或飛機駛離方向要求的特征點對達到設(shè)定數(shù)