公开(公告)号：CN116202434A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310209066.0

申请日：2023-03-07

Applicant: 东南大学

Inventor： 张伟光 ,  彭天宜 ,  丁珣昊 ,  马涛 ,  童峥

IPC: G01B11/06 ,  G06T7/60 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明公开了一种基于双目立体视觉的机场道面积雪厚度测量方法，S1、提取图像特征点，进行特征点匹配；S2、根据特征点匹配获取视差图对三维点云进行孤立点噪声滤波处理，删除噪声点，得到去噪后道面点云坐标；S3、计算检测区域的整体法向量；S4、对同一网格区域计算积雪前后表面点云Z坐标差，基于点云计算得到的积雪厚度和预设的预警等级发出相应预警信号。本发明方法可远程监测机场道面的积雪情况，取代人工测量，减小场务人员工作量，同时减小降雪天气对机场运行的影响，并发出警报，以便场务工作人员采取相应的安全保障措施。

公开(公告)号：CN115937786A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211712547.5

申请日：2022-12-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 张伟光 ,  宋一涛 ,  马涛 ,  范剑伟 ,  程杭林 ,  张晶 ,  彭天宜 ,  杨汉铎

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/54 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了基于图像识别的机场道面状态智能检测方法，首先布设光电设备并获取机场道面全范围图像，进行预处理，其中机场道面病害获取晴朗天气下的道面图像，FOD采用实时的视频图像，雨雪冰状况采用雨雪冰天气下的道面图片，摩擦系数采用无病害、无FOD晴朗天气下的道面图片。然后设计机场道面状态的识别模型，得到机场道面状态的具体属性。其中，机场道面病害、FOD、雨雪冰状态采用YOLO‑Airport深度神经网络识别算法，摩擦系数采用点云重构机场道面三维纹理。根据机场规范要求，本发明结合识别出的机场道面状态详细属性，提出机场道面状态的量化评级，为机场道面的日常养护提供检测技术与评价支撑，助力智慧机场建设。