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針對機場跑道異物的無人自主檢測與識別過程中存在的檢測結(jié)果受環(huán)境影響大、小目標(biāo)檢測困難以及漏檢率高等冋題，提岀基于背景差分的機場跑道異物分塊檢測與跟蹤算法。首先利用速度輔助的位置信息線性插值，獲取背景模板圖像庫與待檢測圖像序列最相關(guān)幀;然后將圖像分為不同子塊，利用各子塊內(nèi)圖像紋理復(fù)雜度設(shè)置自適應(yīng)權(quán)值，結(jié)合ORB算法進行特征點提取，將各子塊特征點歸一化至原始圖像，并與背景模板庫最相關(guān)幀對齊作差獲取異物檢測結(jié)果;最后引入核相關(guān)濾波器對檢測結(jié)果進行多目標(biāo)跟蹤，釆用各子塊局部跟蹤算法降低運算時間并對跟蹤結(jié)果進行可靠性檢驗。在3種實驗場景下，與5種主流檢測算法的對比實驗結(jié)果表明，與目前已有的基于圖像的杋場異物檢測算法相比，在保證算法處理速度的基礎(chǔ)上，該算法將異物整體錯檢率降低了70%以上，并在異物尺寸大于1cmx1cm的情況下，將整體漏檢率降低至0，獲得了較好的效果。
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