【摘 要】
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飞鸟撞击飞机是威胁航班起降安全的传统因素,近年来,随着消费级无人机的快速发展,无人机“黑飞”扰航问题日益突出。相比于飞鸟,无人机的质地更加坚硬,一旦与飞机发生碰撞,会造成更严重的后果。上述的飞鸟与无人机都可以归类为低空慢速小型飞行物,简称“低慢小”飞行物,其共同特点是飞行高度在1 km以下、飞行速度在200 km/h以下、雷达反射截面积在2 m2以下。为了保卫机场净空区的航班飞行安全,需要研制出具
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飞鸟撞击飞机是威胁航班起降安全的传统因素,近年来,随着消费级无人机的快速发展,无人机“黑飞”扰航问题日益突出。相比于飞鸟,无人机的质地更加坚硬,一旦与飞机发生碰撞,会造成更严重的后果。上述的飞鸟与无人机都可以归类为低空慢速小型飞行物,简称“低慢小”飞行物,其共同特点是飞行高度在1 km以下、飞行速度在200 km/h以下、雷达反射截面积在2 m2以下。为了保卫机场净空区的航班飞行安全,需要研制出具备反低慢小功能的预警系统。反制的首要工作就是进行目标检测,只有知道目标出现的时间和位置,才能够采取相应的反制措施。在检测到运动目标后,还需要对目标进行识别分类,对不同类型的低慢小飞行物采取不同的反制措施。同时,针对常规图像处理平台实时性差的缺点,本文基于FPGA（Field Programmable Gate Array）平台,设计并实现了一套针对低慢小飞行物的实时检测识别系统,具体研究内容如下:（1）为实现对大范围的天空区域进行低慢小飞行物检测,本文选用相机阵列并行采集视频数据,相比于单个相机,该结构扩大了视场范围。基于双FPGA平台采用中值滤波、开运算形态学滤波与消抖处理三种算法过滤图像噪声,以降低虚警发生率。为便于硬件实现,本文提出奇偶分流算法,并与帧间差分算法相结合来完成运动目标检测,对检测到的运动目标采用最小包围框算法获取上下左右四个边界,然后在显示屏上使用矩形框与十字标来标识运动目标。（2）低慢小飞行物尺寸较小,再加上拍摄距离远,导致其在成像面上所占的像素很少,缺乏形状、纹理与轮廓等特征信息,使用常规的目标识别算法难以准确识别。针对上述问题,本文采用轨迹聚类算法进一步去除虚假目标,然后从真实目标的“运动轨迹”和“运动形态”进行识别分类。为适应FPGA平台,本文对上述算法进行定点化改进,从而将低慢小飞行物分为飞鸟与无人机两大类。（3）在实际使用中,预警系统通常部署在户外,而工作人员是在室内进行操作,所以视频数据需要进行远距离传输。针对常规数据传输线路过多以及传输距离较近的缺点,本文将千兆以太网、交换机与一路光纤组合起来,其能够支持3 km远距离传输。最后,本文分别从中心位置偏移误差和区域统计重叠度两个方面对系统的目标检测准确率进行客观评价,整个系统在17 fps@1 024x768 pixel的帧率与图像分辨率下,综合平均检测准确率为93.47%,识别准确率为84.62%。与常规基于软件串行处理的方式相比,本文所设计的系统具备高实时性、高并行性、低功耗、高能效比与小体积的优势,适宜应用在实际场景中。
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