浅谈计算机视觉技术在机场安全运行及航班保障中的应用

浅谈计算机视觉技术在机场安全运行及航班保障中的应用

曹钰庆

广州白云国际机场股份有限公司 广东省广州市 510000

摘要：计算机视觉技术是在计算机技术基础上发展而来的，主要用于数据信息获取，将其应用在机场安全运行及航班保障中，可以实现对信息集成化控制，大大提升了生产效率。目前我国处于快速发展时期，所以要树立起创新意识，积极引入计算机视觉技术。在应用中不断完善技术，可以发挥出更大作用，创造出巨大经济效益。

关键词：计算机视觉技术；机场安全运行；航班保障；应用

1计算机视觉技术相关概念  　　1.1相关概念  　　计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，与计算机系统相连来分析、处理数据信息的一项视觉信息的技术，它是在现代社会科学技术发展下新兴起的一项高新技术。在技术运行上具体是通过用摄像机来代替人眼，计算机主体充当人的大脑，使其能够在技术的支撑下进行识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。现如今，该项技术已在众多领域得到推广使用。  　　1.2工作原理  　　在亮度满足要求的情况下，摄影机开始通过镜头对具体事物的图像信息进行采集，接着利用进行内部信息的输送，计算机系统迅速响应与接收，并利用图像处理技术进一步处理原始图像，优化图像效果，分类与整理图像中的关键信息，从而识别提取到所需的精准、高层次的抽象信息，最后再将信息储存到数据库中，以用来实时对需识别事物与所储存信息的进行对比，高效地完成技术运行作业。  　　1.3理论框架  　　自20世纪80年代起，计算机视觉技术在市场上所占比例开始直线攀升，从理论的归纳提出，到应用策略问题的解决，计算机视觉技术在不断的完善。视觉计算理论研究层次涵盖计算机理论、算法以及实际执行等多个方面。如若以计算机的理论视角入手來分析视觉技术，需要借助于要素图、维图以及三维模型表像来进一步探索。在此过程中，我们通过有效信息的传送进而去完成处理、识别等作业。视分析作业的复杂程度，大致可分为低层、中层、高层视觉处理三大层次，方便于用户根据需求自行选择，快捷地完成功能命令。

2设计计算机视觉系统构成  　　计算机视觉技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新型技术，它不仅结合了电子学、光学探测、图像处理和计算机技术，更是将机器视觉引用到工业检测中，实现对物体的平面或三维位置尺寸的快速测量，它的快速、柔韧、自动等突出优点，让它在现代制造业中有着重要的应用前景。  　　2.1照明条件的设计  　　在对于物体表征的测量上，创设环境是图像分析处理的前提，它的工作原理主要是通过光线反射将影像投射到光电传感器上。因此，人们要想获得高清的图像，就必须营造一个好的照明条件。  　　为了达到这一目的，必须要根据实际情况来进行处理，不过总的目标是不变的，那就是有助于图像的处理和提取分析。在照明条件的设定中，主动视觉系统结构光是一个典例。  　　2.2数据采集的处理  　　如今电耦合器件中，摄像机及光电传感器较为常见。其输出产生的图像基本都是模拟电信号，由于世间万物都是有颜色的，而且色彩可以让人得到更准确的信息，所以为了获得彩色图像，一般采取就要采用彩色摄像机输入，将彩色模拟信号首先解码为红、绿、蓝三种颜色的信号，然后，分三路分别进行转换，输出的时候通过颜色查找表获得对应的色彩显示。而在进行基本形状等特征分析时，大都采用灰度图像，因为灰度图像的处理数据量较小，相比起彩色图像有更大的优势。  　　从采用的技术方法来看，主要有单目视觉、双目和三目立体视觉三种研究方法。单目视觉主要采用一个相机获得图像，并依据单幅图像或同一摄像机在同一位置获得的序列图像提供的信息进行图像分析，而双目视觉是依据两个摄像机提供的相应图像对进行检测、匹配，完成立体信息的获取，匹配过程更加精简，匹配程度更高。更有甚者，也可以利用三个摄像机提供的图像，进行立体信息的处理。 

3计算机视觉技术在机场中的应用

3.1保障节点采集

保障节点的采集是机场地服工作人员较为头痛的工作，需要在高强度的工作中，实时汇报自己的工作状态，但因种种现实原因，错报、误报大量出现且无法避免。所在公司通过调用机场摄像头，智能分析保障环节的进行情况。

第一步，拼接图像。拼接图像的基础动作分为多摄像头图像拼接和单摄像头不同时间图像拼接。其中，多摄像头图像拼接是指将机场同一时间不同摄像头的图像进行智能分析，弥补单个摄像头的视觉盲区，修复单个摄像头某些角度的图片质量，可以有效拓展监控视野。单摄像头不同时间图像拼接发生在该摄像头重点信息模糊不清之时，通过对比该时间段内连续图像，实现重点部分清晰化。

第二步，对象检测。在获得完整的拼接图像之后，QdCares通过对拼接图像进行目标识别，寻找出当前保障节点下需要重点识别的目标。比如上轮档和撤轮档作业，QdCares智能寻找飞机的机轮、地面保障人员以及轮挡。

第三步，姿态估计。姿态估计是指在获取到重点识别的目标之后，对目标当前的行为以及接下来的行为进行判定。比如上轮档和撤轮档作业，QdCares智能判断地服人员的动作，当地服人员手持轮档靠近飞机机轮的时候，认定为上轮挡。当轮档位于飞机机轮下方且地服人员远离飞机机轮的时候，认定为上轮挡完成。当地服人员手持轮档远离飞机机轮的时候，认定为撤轮挡。

第四步，自动处理并上报。QdCares实时监控对服务人员的保障工作，当某一个保障环节完成之时，QdCares自动将时间记录并上传给A-CDM，保证实时性、准确性的同时极大减轻了地服人员的工作量。自动上报的数据精确度非常高，为机场的大数据分析提供了可能性。通过大数据分析，可以得到机场每一个保障环节所用的时间，以及可能出现的延误，为机场的排班调度提供推荐方案。

3.2安全机场监控

在机场的实际运行过程中，很可能遇到突发事件。譬如恐怖分子放置危险品或者旅客之间产生了冲突等突发情况。鉴于此，安全机场监控提供了完整的解决方案。QdCares通过调用摄像头可以实时监控候机厅内的所有乘客，拼接旅客的行为轨迹。如果某乘客将不明物体放在候机厅内并离开，超过一定时间后，智能算法会自动报警，提示相关人员前去查验。此外，针对人员聚集行为，当QdCares检测到肢体碰撞和人员异常聚集，QdCares会立刻通知地服人员前去查验。

4结语

计算机视觉技术是对传统技术的革新，针对安全机场和航班保障中的种种痛点，提出了可行性方案。伴随着民航业的不断发展，计算机视觉技术以其特有的智能性很好地契合了智慧机场的要求。本文认为，随着国家对于人工智能技术重视程度的不断加强，和对智慧机场要求的不断提高，基于计算机视觉技术赋能的智慧机场建设必定是未来的发展方向。在此，我们应该不断加大计算机视觉在智慧机场领域应用的尝试力度，提高民航业的整体服务水平，降低机场的运维成本，提高旅客的满意度，实现机场智能化领域的技术变革。

参考文献

[1]王怀晟.计算机视觉技术及其在工业中应用的研究[J].电脑迷，2017，（15）：177.

[2]郭萍.基于视频的人体行为分析[D].北京：北京交通大学，2012. 

[3]周雪碧，姜心蕊，徐国贤.基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用[J].2014，（11）. 

[4]刘俞伶.计算机视觉技术及其在电力系统自动化中的应用[J].中国新技术新产品，2012（20）：13-15.