文献类型：期刊文章

作　　者：徐国标[1] 侯明利[2] 熊辉[3]

XU Guo-biao;HOU Ming-li;XIONG Hui(Computer College, Civil Aviation Flight University of China,GuangHan 618307,China;Air Traffic Management College, Civil Aviation Flight University of China,GuangHan 618307,China;Air Traffic Control Center,Civil Aviation Flight University of China,GuangHan 618307,China)

机构地区：[1]中国民航飞行学院计算机学院,广汉618307 [2]中国民航飞行学院空中交通管理学院,广汉618307 [3]中国民航飞行学院空管中心,广汉618307

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(U1733105)资助

年　　份：2019

卷　　号：19

期　　号：14

起止页码：377-383

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：远程塔台由于其低成本高时效远程实时控制技术正越来越受到民航业界的青睐,其中运动目标自动检测和显示是远程塔台的核心技术,作为增强现实技术更好地为管制员提供服务。在分析远程塔台机场场面背景复杂、场面目标多为远场景、小目标等特点基础上,提出了一种改进的You Only Look Once(YOLO)算法来实现远程塔台运动目标的检测,算法核心思想以Darknet-53为基础网络,多尺度预测边界框,以运动目标图像坐标的偏移量作为边框长宽的线性变换来实现边框的回归,改善了传统YOLO算法损失函数不同大小的边框未做区分的问题,提高了检测准确性和速度。机场真实数据实验表明,该算法能快速、准确的检测出远程塔台的运动目标,并准确的回归运动目标边框及分类。

关 键 词：远程塔台  You  ONLY Look  Once(YOLO)改进算法  Darknet-53  运动目标检测

分 类 号：V355]