機(jī)場(chǎng)泊位視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，基于視頻圖像(視覺(jué))的應(yīng)用越來(lái)越受到重視，而從視頻圖像序列中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取，是上述應(yīng)用中最初的也是非常重要的一步。當(dāng)前很多的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法，有不少?zèng)]有關(guān)注運(yùn)動(dòng)物體陰影的檢測(cè)，深入研究也是不夠。由于運(yùn)動(dòng)物體陰影的檢測(cè)直接影響后續(xù)處理的效果，使得陰影檢測(cè)變得很關(guān)鍵。 本文以民航總局“基于激光和視覺(jué)融合的機(jī)場(chǎng)泊位自動(dòng)引導(dǎo)系統(tǒng)”為研究背景，針對(duì)機(jī)場(chǎng)泊位引導(dǎo)系統(tǒng)中的視覺(jué)部分，重點(diǎn)研究了基于混合高斯模型的改

2、進(jìn)算法，用于運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)；在兩種彩色空間模型的基礎(chǔ)上，使用顏色特征對(duì)陰影進(jìn)行了識(shí)別；根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的區(qū)域特征完成對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需要，對(duì)泊位飛機(jī)的識(shí)別和姿態(tài)定位進(jìn)行了探索。 最后，用Visual C++6.0對(duì)本文的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)：基于固定背景上使用彩色圖像，完成了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)物體的陰影識(shí)別；以區(qū)域?yàn)樘卣魍瓿蛇\(yùn)動(dòng)物體的跟蹤和泊位飛機(jī)的識(shí)別．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法適用于自然光照條件下的戶(hù)外場(chǎng)景，能夠?qū)⒛繕?biāo)從其