資料介紹
機(jī)場(chǎng)道面異物是威脅跑道運(yùn)行安全的常見病害,及時(shí)、準(zhǔn)確的檢測(cè)異物具有現(xiàn)實(shí)意義。針對(duì)現(xiàn)有的人工目視檢測(cè)方法,本文基于圖像處理理論,提出了一種機(jī)場(chǎng)道面異物的自動(dòng)檢測(cè)算法。根據(jù)機(jī)場(chǎng)道面的復(fù)雜背景和常見異物的特點(diǎn),本文采取了分塊的方法,選擇Harris角點(diǎn)、灰度共生矩陣、灰度級(jí)分布范圍等特征,分別用閾值法和SVM法對(duì)實(shí)際機(jī)場(chǎng)道面異物圖像進(jìn)行檢測(cè)。初步實(shí)驗(yàn)證明,該方法可以有效檢測(cè)出機(jī)場(chǎng)道面復(fù)雜背景下的異物,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,檢測(cè)正確率達(dá)到了98%。


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