深度学习算法在机场跑道异物检测系统中的应用分析

摘要

机器视觉技术、图像传感采集、大数据分析、深度学习算法以及智能识别计算这些前沿的智能感知技术正
在飞速发展并不断更新，机场跑道异物智能检测技术于是加快了从人工排查阶段向全自动智能识别应用迈进的步伐，
已经成为推进机场智慧安防创建和航空运行智能化发展战略的重要力量。当下，深度学习智能检测技术被全面运用
到机场跑道日常巡检、起降前安全排查、夜间跑道监测、雨雪雾恶劣天气检测、跑道常态化安防值守等诸多领域当
中，并收获了一些成果，不过这项新兴技术仍然存在不少难题，复杂场景识别适配性不足、小尺寸异物检出率偏低、
环境干扰抵抗能力弱、没有统一的算法优化标准体系等等问题。本文按照改良后的深度学习异物检测技术架构，全
面总结并剖析了其中的典型应用场景，详细探究了实际部署时碰上的主要难点，之后从场景适配优化、算法技术改
良、设备协同保障以及标准制度支撑这四个方面给出了相应的操作改进方案，希望给机场跑道异物智能检测技术快
速走向规模化落地应用以及促使机场安防系统朝着智能化方向转变给予有用的指引和参照。