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    跑道識別模型訓練以及跑道識別方法、裝置、設備和介質制造方法及圖紙

    技術編號:41568280 閱讀:12 留言:0更新日期:2024-06-06 23:49
    本公開提供一種跑道識別模型訓練以及跑道識別方法、裝置、設備和介質,涉及計算機視覺技術領域,訓練方法包括:獲取第一樣本圖像集;將第一樣本圖像集中的第一樣本圖像輸入待訓練的跑道識別模型中,進行圖像特征提取,得到至少一個第一特征圖,并根據至少一個第一特征圖分別進行跑道識別,得到第一樣本識別結果以及第二樣本識別結果;根據第一樣本識別結果、第一樣本圖像的標簽值以及分類損失函數,確定第一分類損失函數值,以及根據第二樣本識別結果以及結構約束損失函數,確定結構約束損失函數值;在基于第一分類損失函數值和結構約束損失函數值,確定跑道識別模型收斂的情況下,確定跑道識別模型訓練完畢。本公開可以提升跑道識別的精準度。

    【技術實現步驟摘要】

    本公開涉及計算機視覺,尤其涉及一種跑道識別模型訓練以及跑道識別方法、裝置、設備和介質。


    技術介紹

    1、飛機跑道在飛機起降過程中扮演者重要的角色,為了實現飛機的安全起降,對飛機跑道的精準識別就顯得尤為重要。

    2、相關技術中,飛機可以通過儀表著陸系統(instrument?landing?system,ils)進行著陸,其中,儀表著陸系統可以基于地面設備發射的無線電信號實現航向道和下滑道指引,建立一條由跑道指向空中的虛擬路徑,飛機通過機載接收設備,確定自身與虛擬路徑的相對位置,使飛機沿正確方向飛向跑道并且平穩下降高度,最終實現安全著陸。

    3、但是,相關技術中提供的基于儀表著陸系統實現的跑道實現方法,不僅由于需要多個設備之間相互配合實現,導致識別成本增加以及實時性差,且存在跑道識別精準度低的問題。


    技術實現思路

    1、本公開提供一種跑道識別模型訓練以及跑道識別方法、裝置、設備和介質,可以提升跑道識別的精準度。本公開的技術方案如下:

    2、根據本公開的第一方面,提供了一種跑道識別模型訓練方法,包括:

    3、獲取第一樣本圖像集;

    4、將所述第一樣本圖像集中的第一樣本圖像輸入待訓練的跑道識別模型中,進行圖像特征提取,得到至少一個第一特征圖,并根據所述至少一個第一特征圖分別進行跑道識別,得到第一樣本識別結果以及第二樣本識別結果;

    5、根據第一樣本識別結果、第一樣本圖像的標簽值以及分類損失函數,確定第一分類損失函數值,以及根據第二樣本識別結果以及結構約束損失函數,確定結構約束損失函數值,其中,所述第一分類損失函數值用于表征跑道識別模型,對所述第一樣本圖像的識別結果與所述標簽值的差值,所述結構約束損失函數值用于表征所述跑道識別模型,對所述第一樣本圖像中跑道的結構判斷結果與跑道的實際結構的差值;

    6、在基于所述第一分類損失函數值和所述結構約束損失函數值,確定所述跑道識別模型收斂的情況下,確定所述跑道識別模型訓練完畢。

    7、根據本公開的第二方面,提供了一種跑道識別方法,包括:

    8、獲取飛行設備實時采集的待識別圖像;

    9、將所述待識別圖像輸入跑道識別模型中進行跑道識別,得到跑道識別結果,其中,所述跑道識別模型是基于第一方面所述的跑道識別模型訓練方法訓練得到的。

    10、根據本公開的第三方面,提供了一種跑道識別模型訓練裝置,包括:

    11、第一獲取模塊,被配置為獲取第一樣本圖像集;

    12、訓練模塊,被配置為將所述第一樣本圖像集中的第一樣本圖像輸入待訓練的跑道識別模型中,進行圖像特征提取,得到至少一個第一特征圖,并根據所述至少一個第一特征圖分別進行跑道識別,得到第一樣本識別結果以及第二樣本識別結果;

    13、第一確定模塊,被配置為根據第一樣本識別結果、第一樣本圖像的標簽值以及分類損失函數,確定第一分類損失函數值,以及根據第二樣本識別結果以及結構約束損失函數,確定結構約束損失函數值,其中,所述第一分類損失函數值用于表征跑道識別模型,對所述第一樣本圖像的識別結果與所述標簽值的差值,所述結構約束損失函數值用于表征所述跑道識別模型,對所述第一樣本圖像中跑道的結構判斷結果與跑道的實際結構的差值;

    14、第二確定模塊,被配置為在基于所述第一分類損失函數值和所述結構約束損失函數值,確定所述跑道識別模型收斂的情況下,確定所述跑道識別模型訓練完畢。

    15、根據本公開的第四方面,提供了一種跑道識別裝置,包括:

    16、第二獲取模塊,被配置為獲取飛行設備實時采集的待識別圖像;

    17、識別模塊,被配置為將所述待識別圖像輸入跑道識別模型中進行跑道識別,得到跑道識別結果,其中,所述跑道識別模型是基于第一方面所述的跑道識別模型訓練方法訓練得到的。

    18、根據本公開的第五方面,提供了一種電子設備,包括:

    19、處理器;以及

    20、存儲程序的存儲器,

    21、其中,所述程序包括指令,所述指令在由所述處理器執行時使所述處理器執行如第一方面或者第二方面所述的方法。

    22、根據本公開的第六方面,提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質,所述計算機指令用于使所述計算機執行如第一方面或者第二方面所述的方法。

    23、本公開提供的跑道識別模型訓練以及跑道識別方法、裝置、設備和介質,可以在跑道識別模型的訓練過程中,不僅要使跑道識別模型學習如何識別圖像中的跑道,同時,還要使跑道識別模型學習跑道的結構表示,可以提升訓練得到的跑道識別模型對跑道的識別結果的精準度。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種跑道識別模型訓練方法,其特征在于,包括:

    2.如權利要求1所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述第一樣本識別結果包括,第一樣本圖像中每個像素點屬于跑道所在像素點的概率值,

    3.如權利要求1所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述第二樣本識別結果包括,第一樣本圖像中每組像素點屬于跑道所在像素點的概率值,每組像素點包括至少兩個像素點;

    4.如權利要求3所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述結構約束損失函數包括連續性約束損失函數和形狀約束損失函數中的至少一種,

    5.如權利要求1所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述方法還包括:

    6.一種跑道識別方法,其特征在于,包括:

    7.一種跑道識別模型訓練裝置,其特征在于,包括:

    8.一種跑道識別裝置,其特征在于,包括:

    9.一種電子設備,其特征在于,包括:

    10.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機指令用于使所述計算機執行如權利要求1-5或者權利要求6中任一項所述的方法。>...

    【技術特征摘要】

    1.一種跑道識別模型訓練方法,其特征在于,包括:

    2.如權利要求1所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述第一樣本識別結果包括,第一樣本圖像中每個像素點屬于跑道所在像素點的概率值,

    3.如權利要求1所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述第二樣本識別結果包括,第一樣本圖像中每組像素點屬于跑道所在像素點的概率值,每組像素點包括至少兩個像素點;

    4.如權利要求3所述的跑道識別模型訓練方法,其特征在于,所述結構約束損失函數包括連續性約束損失函數和形狀約...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:韓亞楠,黃希,齊鵬遠,焦宗夏,劉曉超尚耀星,
    申請(專利權)人:天目山實驗室
    類型:發明
    國別省市:

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