摘要
摘要：通过无人机倾斜摄影测量技术，可以快速获取机场区域高精度的三维地面模型（DSM）。但是这种方法受天气和环境的影响大，数据采集需要协调相关部门无人机的飞行时间，对一些并未超高的信息重复获取和处理，成果需要后处理，成本也比较高，不便于机场净空的动态维护。本文针对上述情况，提出了基于地基摄影测量方式，通过布设于地面的图像采集设备，对净空区进行实时监控。首先通过无人机倾斜摄影测量技术，获得机场区域的三维地面模型，作为基础模型。其次，根据基础模型，有针对性的在地面布设图像采集设备，且其三维位置已知，结合净空区障碍物限制面的三维位置，确定图像采集设备的扫描方位（包括水平角和垂直角）。对获取的图像通过基于机器学习和自动模式识别的手段进行分析，对发现的新增疑似超高障碍物，可自动报警。初步锁定目标后，再通过双目视觉技术，确定障碍物的形态、位置和标高，从而实现智能实时监控的目的。同时还可对非正常进入跑道的疑似物进行监控,并选择自动报警。
出版日期
2021年11月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
