电讯技术

作者：袁雷,程岳,牛文生,罗午阳

单位：(1.航空工业西安航空计算技术研究所，西安 710068;2.机载弹载计算机航空科技重点实验室，西安 710068)

关键词：机场跑道检测；前视红外(FLIR)图像；轮廓提取；深度学习；

基金：航空工业技术创新基金项目（2014D6310R）；航空科学基金项目（2015ZC31005）

针对前视红外图像中的机场跑道检测问题，提出了基于深度学习的端到端的实时检测算法。算法首先利用深度学习在物体特征表达上的优点，采用当前主流端到端的YOLO（You Only Look Once）V2检测算法提取候选目标，寻找跑道所在位置；然后在已经获取跑道所在边框的基础上，在神经网络最后一层采用多尺度线段检测器(Line Segment Detector，LSD)进行精确的线段检测；最后对所检测的线段进行融合，提取轮廓线。真实实验数据表明，该算法基本上能满足机场轮廓提取实时性好、提取精度高、抗干扰性强等要求。

来源：2019年第2期

《电讯技术》期刊编辑部

查看电讯技术杂志2019年第2期