【摘 要】
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为提高民航运输的高效性和安全性,利用随机森林模型,结合多普勒激光雷达技术,提出一种基于径向速度极差特征和边缘轮廓特征融合的方法,实现对飞机尾流的准确识别.将在双流机场采集的数据样本进行速度极差特征提取,同时将样本数据映射成灰度图,通过形态学梯度提取图像轮廓特征,再将二者融合,并以此构建随机森林尾流识别模型,最后进行对比实验.实验结果表明,特征融合后随机森林模型的分类准确率、精确率、召回率、F1-score分别为95.8％、87.3％、89.4％、88.4％,高于单一特征方式和决策树模型识别结果.本文提出的
【机 构】
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中国民用航空飞行学院空中交通管理学院,四川 广汉 618307
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为提高民航运输的高效性和安全性,利用随机森林模型,结合多普勒激光雷达技术,提出一种基于径向速度极差特征和边缘轮廓特征融合的方法,实现对飞机尾流的准确识别.将在双流机场采集的数据样本进行速度极差特征提取,同时将样本数据映射成灰度图,通过形态学梯度提取图像轮廓特征,再将二者融合,并以此构建随机森林尾流识别模型,最后进行对比实验.实验结果表明,特征融合后随机森林模型的分类准确率、精确率、召回率、F1-score分别为95.8％、87.3％、89.4％、88.4％,高于单一特征方式和决策树模型识别结果.本文提出的方法能够对具有复杂背景风场中的尾涡进行检测.
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