基于Mask R-CNN的机场地面保护区航空器识别研究

来源：计算机测量与控制杂志2020年第11期北京时间：

作者：杨昌其,郭睿豪,张晓磊

单位：中国民用航空飞行学院 空中交通管理学院

摘要：为解决民航中小机场缺乏低成本运行的防跑道侵入技术的问题,提出了一种通过摄像头获取地面保护区图像信息以防止跑道侵入的模型。该模型首先利用迁移学习Mask R-CNN对航空器进行识别和跟踪,通过结合摄像头在地面保护区的布局方案,提出了一种基于摄像头的检测结果判断是否发生跑道侵入的逻辑电路。该模型通过等比例缩小的机场模型进行实验验证。结果表明,该模型的跟踪准确率为95%,可以有效地跟踪机场场面目标,进而判断跑道侵入的发生。

关键词：跑道侵入;Mask R-CNN;航空器识别;摄像头

基金资助：民航局安全能力资金项目(TM2018-14-1/2)