【摘 要】
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随着我国的航空业快速发展,飞机的安全起落和机场的有序运行需求不断地增加。而客观、准确的机场能见度测定由于能为其提供重要的数据支撑,因此对于机场能见度的测定越发被重视。机器视觉作为人眼的自动化替代输入,能够作为实现机场能见度的自动化测定的重要一环。针对近年来的对于基于机器视觉的机场能见度的测定算法的特征信息提取较少和视频的时域信息未利用等不足,本文结合深度学习的相关知识,提出了一种能够提取能见度图像
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随着我国的航空业快速发展,飞机的安全起落和机场的有序运行需求不断地增加。而客观、准确的机场能见度测定由于能为其提供重要的数据支撑,因此对于机场能见度的测定越发被重视。机器视觉作为人眼的自动化替代输入,能够作为实现机场能见度的自动化测定的重要一环。针对近年来的对于基于机器视觉的机场能见度的测定算法的特征信息提取较少和视频的时域信息未利用等不足,本文结合深度学习的相关知识,提出了一种能够提取能见度图像的时空间信息的机场能见度测定算法。基于机器视觉领域中的深度学习算法,本文研究了基于VGG网络的机场能见度测定算法模型,然后介绍了本文所用的机场能见度相关数据的预处理过程,并进行实验。并通过引入迁移学习训练,和未引入时的模型效果作对比。可以发现,基于迁移学习的模型在泛化能力和召回率上都要优于未引入时的测定模型,且收敛速度有着较大的提升。对基于VGG网络的机场能见度测定算法原理以及优缺点进行分析,引入循环神经网络的变体门控循环单元GRU,并结合卡尔曼滤波器,提出了GRU-KF模型:能够用于提取时间维度信息的同时,校正机场能见度值。在之前的算法基础上,构建了VGGGRU-KF的改进算法模型。根据是否在时间步迭代的过程中,训练并更新GRU网络自身的权重,设计了两种实验,并预设GRU-KF模型的初值,从而进行对比试验。再将实验结果和改进前的模型的效果作对比。实验证明,本文提出的基于VGG-GRU-KF的机场能见度测定算法效果相较于基于VGG网络的机场能见度测定算法有着明显的提高,且在时间步迭代的过程中,经GRUKF模型的后验估计校正值对GRU网络自身权重进行更新的模型的召回率等整体评价指标要优于冻结GRU网络权重的模型。最后,本文提出了基于PV-CNN的机场能见度回归模型。结合卷积神经网络,通过概率向量回归对应的能见度数值。实验证明该模型能够有效地回归机场能见度数值。
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