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基于机器深度学习的通航机场跑道FOD检测系统: 1; 作者袁忠大李家庆王大伟《海军航空大学学报》 2025年第1期205-212,共8页; 针对国内通航机场长期完全依靠人工巡检排除机场跑道FOD的现状,以毫米波雷达检测技术为基础,将毫米波雷达、图像采集及后台数据系统进行了整合与利用,制作了基于毫米波雷达及机器视觉的通航机场跑道FOD检测器。同时,为完善该检测器的机... 展开更多; 关键词通航机场跑道 fod检测器毫米波雷达机器视觉机器深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

CFAR方法在机场跑道FOD检测中的性能分析被引量：8: 2; 作者李华琼张中仅 +1 位作者王雨果于雪莲《无线电工程》 2015年第9期53-57,共5页; 机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)目标所处环境雷达杂波背景较为复杂且相对较强,因此,需使用恒虚警(CFAR)技术,以获得满意的检测性能。针对此问题,通过计算机Matlab仿真模拟机场跑道FOD检测应用环境,对几种CFAR方法的性能进行... 展开更多; 关键词 fod检测邻近单元CFAR 杂波图CFAR 毫米波雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种自适应CFAR方法在机场跑道FOD检测中的应用被引量：2: 3; 作者张中仅于雪莲钟琦《无线电工程》 2014年第2期60-62,共3页; 单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测方法在均匀杂波环境中通常能获得较好的检测性能。当杂波背景变得复杂或目标处于非均匀杂波环境,CA-CFAR方法的检测性能可能会大大下降。针对此问题,一种自适应单元平均CFAR(ACACFAR)方法被应用于机场跑道异... 展开更多; 关键词 fod检测自适应 CFAR 毫米波雷达; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进YOLOv8算法的机场外来物检测研究: 4; 作者郭九霞李金润 +2 位作者王义龙李静远唐锐《舰船电子工程》 2025年第3期119-125,共7页; 为解决机场外来物检测方法存在检测稳定性差、漏检的问题,论文使用YOLOv8算法进行改进。首先,使用动态卷积ODConv,通过引入可学习的形变模块,动态调整卷积核的形状、大小及通道维度,优化卷积过程并专注于机场外来物的形状大小和尺度变化... 展开更多; 关键词改进YOLOv8算法 fod检测动态卷积机场安全; 在线阅读下载PDF 职称材料

恶劣天气下可见光和红外图像融合算法设计被引量：6: 5; 作者张思睿葛万成 +1 位作者汪亮友林佳燕《信息技术》 2016年第6期33-36,共4页; 为改善恶劣天气场景下机场跑道异物检测技术(FOD)的性能,在详细分析了可见光及红外图像的优劣之处基础上,基于亮度色调饱和度(IHS)变换及小波-轮廓(Contourlet)变换提出了一种可见光与红外图像的融合算法,并在MATLAB环境下对该算法进行... 展开更多; 关键词 fod检测小波变换轮廓变换图像融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器深度学习的通航机场跑道FOD检测系统: 1; 作者袁忠大李家庆王大伟; 机构广州民航职业技术学院飞机维修工程学院厦门航空有限公司飞机维修工程部中国民航大学航空工程学院; 出处《海军航空大学学报》 2025年第1期205-212,共8页; 基金广东省普通高校特色创新项目(2023KTSCX238) 广东省教育科学规划课题(2023GXJK696) +1 种基金广东大学生科技创新培育专项资金(pdjh2020b0874)。; 文摘针对国内通航机场长期完全依靠人工巡检排除机场跑道FOD的现状,以毫米波雷达检测技术为基础,将毫米波雷达、图像采集及后台数据系统进行了整合与利用,制作了基于毫米波雷达及机器视觉的通航机场跑道FOD检测器。同时,为完善该检测器的机器学习能力,基于MATLAB软件编写了AI自动识别程序,不断刷新机场跑道FOD在后台数据库的信息,包括但不限于不同环境光下的视觉特点、FOD的尺寸及位置信息等。结果表明:此FOD检测器可识别与排除国内通航机场跑道的常见障碍物,并可避免人工巡检中存在的人为因素,从而满足民航对机场安全和工作效率的要求。基于国内通航机场的测试结果,该FOD检测器达到了预期效果,具有极高的推广应用价值。; 关键词通航机场跑道 fod检测器毫米波雷达机器视觉机器深度学习; Keywords navigable airport runway fod detector millimeter wave radar machine vision machine deep learning; 分类号 V239 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名CFAR方法在机场跑道FOD检测中的性能分析被引量：8: 2; 作者李华琼张中仅王雨果于雪莲; 机构中国民航局第二研究所电子科技大学; 出处《无线电工程》 2015年第9期53-57,共5页; 基金国家自然科学基金项目资助(61139003); 文摘机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)目标所处环境雷达杂波背景较为复杂且相对较强,因此,需使用恒虚警(CFAR)技术,以获得满意的检测性能。针对此问题,通过计算机Matlab仿真模拟机场跑道FOD检测应用环境,对几种CFAR方法的性能进行了分析和比较,总结出几种方法的优缺点,为实际工程应用提供了理论依据。; 关键词 fod检测邻近单元CFAR 杂波图CFAR 毫米波雷达; Keywords fod detection adjacent unit CFAR technique clutter map CFAR technique millimeter-wave radar; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种自适应CFAR方法在机场跑道FOD检测中的应用被引量：2: 3; 作者张中仅于雪莲钟琦; 机构中国民航局第二研究所电子科技大学; 出处《无线电工程》 2014年第2期60-62,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(61139003); 文摘单元平均恒虚警(CA-CFAR)检测方法在均匀杂波环境中通常能获得较好的检测性能。当杂波背景变得复杂或目标处于非均匀杂波环境,CA-CFAR方法的检测性能可能会大大下降。针对此问题,一种自适应单元平均CFAR(ACACFAR)方法被应用于机场跑道异物(Foreign Object Debris,FOD)目标检测。仿真结果表明,当目标存在于杂波边缘或者多目标干扰环境时,ACA-CFAR方法可获得较好的检测性能,验证了该方法在复杂机场跑道环境的适用性。; 关键词 fod检测自适应 CFAR 毫米波雷达; Keywords fod detection adaptive CFAR technique millimeter-wave radar; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进YOLOv8算法的机场外来物检测研究: 4; 作者郭九霞李金润王义龙李静远唐锐; 机构中国民用航空飞行学院空中交通管理学院; 出处《舰船电子工程》 2025年第3期119-125,共7页; 基金国家自然科学基金项目(编号:72201268) 四川省自然科学基金项目(编号:U2333207) +3 种基金中央高校教育教学改革专项资金(编号:E2024024)资助。; 文摘为解决机场外来物检测方法存在检测稳定性差、漏检的问题,论文使用YOLOv8算法进行改进。首先,使用动态卷积ODConv,通过引入可学习的形变模块,动态调整卷积核的形状、大小及通道维度,优化卷积过程并专注于机场外来物的形状大小和尺度变化,实现对图像特征信息的高效提取;其次,设计了C2f_DAConv模块,降低了算法的参数量;然后,在PANet网络架构的基础上,融合主干网络的P2特征层,并将PANet网络架构更改为BiFPN,该网络实现了底层细节特征信息和高层语义特征信息的高效融合,减少了外来物目标特征的信息丢失;最后,为解决预测框与目标框之间的定位误差问题,更改损失函数为Inner SIoU,优化了算法的计算过程,加快了算法训练的收敛速度,同时提升了算法的检测精度。实验结果表明,改进的算法相比原YOLOv8算法,其参数量降低了35.5%,平均精度均值(mAP)达到97.3%,提升了2.0%,召回率(Re-call)为95.5%,提升了5.2%;对比分析F1曲线、P-R曲线和Recall曲线,表明改进的算法在检测稳定性方面有显著提升,能有效解决机场外来物的漏检问题。; 关键词改进YOLOv8算法 fod检测动态卷积机场安全; Keywords improved YOLOv8 algorithm fod detection dynamic convolution airport safety; 分类号 X949 [环境科学与工程] V351.11 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名恶劣天气下可见光和红外图像融合算法设计被引量：6: 5; 作者张思睿葛万成汪亮友林佳燕; 机构同济大学中德学院上海中科联芯物联网技术有限公司; 出处《信息技术》 2016年第6期33-36,共4页; 基金上海市科学技术委员会科研项目(14DZ1101400) 同济大学研究生国际交流基金资助项目(201502008); 文摘为改善恶劣天气场景下机场跑道异物检测技术(FOD)的性能,在详细分析了可见光及红外图像的优劣之处基础上,基于亮度色调饱和度(IHS)变换及小波-轮廓(Contourlet)变换提出了一种可见光与红外图像的融合算法,并在MATLAB环境下对该算法进行了仿真实验。实验结果证明该算法相对现有融合算法能更有效地满足恶劣天气下FOD检测的需求。; 关键词 fod检测小波变换轮廓变换图像融合; Keywords fod detection wavelet transform cx）ntourlet transform image fusion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器深度学习的通航机场跑道FOD检测系统	袁忠大李家庆王大伟	《海军航空大学学报》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	CFAR方法在机场跑道FOD检测中的性能分析	李华琼张中仅王雨果于雪莲	《无线电工程》	2015	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种自适应CFAR方法在机场跑道FOD检测中的应用	张中仅于雪莲钟琦	《无线电工程》	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进YOLOv8算法的机场外来物检测研究	郭九霞李金润王义龙李静远唐锐	《舰船电子工程》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
5	恶劣天气下可见光和红外图像融合算法设计	张思睿葛万成汪亮友林佳燕	《信息技术》	2016	6	在线阅读下载PDF 职称材料