10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2021.03.044
基于计算机视觉的客机舱门识别与定位技术研究
登机桥是机场将航站楼与飞机连接的活动通道,登机桥与客机舱门对接系统的智能化变得尤为重要;对于基于计算机视觉的客机舱门识别与定位系统,其关键组成部分是目标检测系统;传统的目标检测算法通过提取传统手工特征进行学习,不能达到鲁棒性好、速度快、准确性高的检测要求;基于迁移学习在深度学习上的应用,利用SSD (Single Shot Multibox Detector)算法,以轻量化的MobileNet作为特征提取网络,实现了鲁棒性好、准确度高的目标检测模型,完成对客机舱门的识别与定位,对不同样式的舱门、部分遮挡、背景变化、光照变化、运动模糊具有鲁棒性,能准确完成识别功能,完成对舱门在当前视觉图像中的相对位置的解算.
深度学习、目标检测、MobileNet、SSD、登机桥、飞机舱门
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TP206.1(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目;四川省科技计划项目
2021-04-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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