【摘 要】
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在全面建设智慧机场,提高机场运行效率的背景下,行李拖车码放环节的自动化逐渐成为各大机场的改进目标之一。自动化行李托车码放环节,可以提高旅客行李码放效率,有助于更为高效、合理的安排航班时刻,从而提高旅客的乘机体验和航空公司的收益。在自动行李码放过程中需要解决如何自助获取行李的三维信息和如何进行航空行李拖车码放这两个问题。结合机场的行李拖车码放需求,在自助获取三维信息上,本文提出了基于改进的SFM算法
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在全面建设智慧机场,提高机场运行效率的背景下,行李拖车码放环节的自动化逐渐成为各大机场的改进目标之一。自动化行李托车码放环节,可以提高旅客行李码放效率,有助于更为高效、合理的安排航班时刻,从而提高旅客的乘机体验和航空公司的收益。在自动行李码放过程中需要解决如何自助获取行李的三维信息和如何进行航空行李拖车码放这两个问题。结合机场的行李拖车码放需求,在自助获取三维信息上,本文提出了基于改进的SFM算法。针对该算法在物理层面上的实现,本文提出了D-M MBS神经网络,并将该网络与SFM算法中的SIFT算法相结合。通过实验可知,在误差允许的情况下,本文提出的算法获取的三维信息可以满足行李三维重建的性能需求。同时,针对特征点匹配环节精度不高的问题,本文引入视差梯度的定义,提出了基于视差梯度和的RANSAC算法,并通过实验证明该算法速度较快且匹配精度较高。将以上两种方法与SFM算法融合,得到了改进的SFM算法,并应用于航空行李的三维重建,最终得到航空行李的三维数据,经过实验验证,通过该算法所得到的三维信息误差较小,可以作为航空行李拖车码放问题的数据。在行李拖车码放上,针对强异构行李的码放难度问题,本文提出了混合K-means算法,将强异构性数据划分为弱异构性数据,并通过实验验证了算法的有效性。针对行李拖车码放问题,结合航空行李的特殊性,本文提出了基于双层遗传算法的行李拖车码放算法,并通过实验验证了该算法的可行性。本文重点研究了基于改进的SFM算法以及基于双层遗传算法的行李拖车码放算法,给出了算法的具体流程,并以航空行李序列图像为对象先进行了基于改进的SFM算法实验,并将结果应用到基于双层遗传算法的行李拖车码放算法中,结果证明了算法满足系统的性能要求。
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