【摘 要】
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在智慧民航的建设过程中,智能监控的建设意义重大,而机场场面航空器检测跟踪技术是机场智能监控的基础,应用前景广阔。基于深度学习的检测跟踪技术相较于传统检测跟踪技术性能更为优良,在很多领域都取得不错成效。在民航领域,由于机场场面交通状况复杂、光照条件多变、建筑物遮挡等原因,当前仍存在检测精确率低、遮挡航空器的检测效果差等问题。针对这些问题,本文对机场场面航空器检测跟踪技术进行研究。为提升机场场面航空器
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在智慧民航的建设过程中,智能监控的建设意义重大,而机场场面航空器检测跟踪技术是机场智能监控的基础,应用前景广阔。基于深度学习的检测跟踪技术相较于传统检测跟踪技术性能更为优良,在很多领域都取得不错成效。在民航领域,由于机场场面交通状况复杂、光照条件多变、建筑物遮挡等原因,当前仍存在检测精确率低、遮挡航空器的检测效果差等问题。针对这些问题,本文对机场场面航空器检测跟踪技术进行研究。为提升机场场面航空器检测精确率,本文基于YOLOv5（You Only Look Once v5）算法提出一种结合注意力机制的改进措施,通过让模型对不同通道的重要性进行区分,提升了检测精确率,并且检测速度达到实时检测的要求。针对遮挡航空器易发生漏检的问题,本文通过改进非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression,NMS）进行优化,降低了漏检误检的概率。并用改进后的算法进行鲁棒性测试,验证了算法的稳定性。然后将改进后的算法与基于深度学习的DeepSort算法相结合实现航空器的跟踪,改善了跟踪效果。此外,本文使用成都双流国际机场的监控视频制作了共计3866张图片的机场场面航空器数据集Aeroplane,包含了机场场面各种场景（停机坪、跑道等）以及天气和光照条件下各种姿态的航空器图片,增强了算法在实际应用时的性能。为了更加方便地优化模型,本文还开发了基于PyQt5的可视化实验平台,避免与复杂的源代码直接接触,提升了实验效率。
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