基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测

基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测

基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测

随着机场运行的日益繁忙，天气条件对航班的安全性和准时性产生了重要影响。其中，能见度作为一项重要的气象指标，对于机场的正常运营至关重要。因此，准确地检测和预测机场的能见度成为空中交通管理领域的一个重要课题。本文将介绍一种基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测方法，以提高

机场运行的安全性和准时性。

一、引言

能见度是指在大气中，可见的物体的清晰程度，通常以能看到多远为单位进行衡量。能见度较好时，飞行员可以更清楚地看到跑道和其他飞行器，从而进行更安全的飞行操作。然而，当能见度较差时，飞行员的视野受限，可能会导致延误和事故的发生。

二、相关工作

在过去的几十年里，许多研究人员致力于通过使用气象雷达、激光雷达和红外摄像机等传感器来测量和预测能见度。然而，这些方法通常具有高昂的成本和复杂的操作，不适用于大规模的机场应用。因此，基于视频图像的能见度检测方法成为研究人员关注的焦点。

三、方法介绍

本文提出的方法基于U-ResNet深度卷积神经网络，通过

对机场视频图像进行学习和预测，实现能见度的准确检测。具体步骤如下：

1. 数据收集与预处理：从机场附近的监控摄像头中采集

视频图像，并进行预处理，包括去噪、去除背景和图像增强等操作，以提高模型的输入质量。

2. 数据标注：手动标注收集到的视频图像，将其与人工

测量的真实能见度进行对应，生成训练样本和测试样本。

3. U-ResNet网络设计：搭建基于U-ResNet的深度卷积

神经网络。U-ResNet是对ResNet网络的改进，通过引入跳跃

连接和上采样操作，可以在保留更多空间信息的同时，降低网络的参数和计算复杂度。

4. 模型训练与优化：使用训练样本对U-ResNet网络进行训练，并通过迭代优化方法不断改进模型的性能。常用的损失函数可以是均方误差或交叉熵。

5. 模型测试与评估：使用测试样本对训练好的U-ResNet

模型进行测试，并计算模型的准确率、召回率和F1值等指标，以评估其在机场视频图像能见度检测方面的性能。

四、实验与结果分析

本研究在某机场收集了大量的视频图像数据，并进行了数据预处理和标注工作。将数据集分为训练集和测试集，其中80%的数据用于网络的训练，20%的数据用于模型的测试。经过多次实验和优化，得到了一个在机场视频图像能见度检测上具有较高准确率的模型。

五、应用展望

基于U-ResNet的机场视频图像能见度检测方法具有广阔

的应用前景。在实际应用中，可以将该方法应用于机场监控系统中，实时检测和预测机场的能见度，并提供给相关操作人员，从而帮助他们做出正确的决策，确保航班的安全和准时起降。

结论

本文提出了一种基于U-ResNet的机场视频图像能见度检

测方法。实验结果表明，该方法在能见度的检测准确率上具有良好的性能。随着技术的进一步发展，我们相信该方法可以在机场运营中发挥重要的作用，提高机场运行的安全性和准时性

本研究通过基于U-ResNet的方法实现了机场视频图像能

见度的检测。实验结果表明，该方法在能见度检测准确率上具有良好的性能。该方法可以应用于机场监控系统，实时检测和预测机场的能见度，帮助相关操作人员做出正确的决策，确保航班的安全和准时起降。随着技术的进一步发展，该方法有望在机场运营中发挥重要的作用，提高机场运行的安全性和准时性