面向机场视觉感知的运动目标检测的研究

Many visual perception based intelligent applications in airports, e.g. the visual labeling system and visual anti-collision system, are based on moving object detection. Experiments show that the detection defects of moving object detection are serious in airports, which is mainly due to two reasons: camouflage and class imbalance. Camouflage means the ground of airports and the airplanes sometimes share similar color appearances. Class imbalance means the numbers of foreground and background samples are imbalanced in both quality and quantity. In this project, we will study the camouflage problem and class imbalance problem of moving object detection in airports, and present our corresponding solutions. Our target is to improve the accuracy of moving object detection in airports, and advance the robustness and practicability of intelligent applications in airports.

基于视觉感知的机场智能化应用，例如挂标牌系统、场面视觉防撞系统等，大都以运动目标检测为基础。实验表明，由于机场环境的特殊性，机场运动目标检测存在一系列难题，其中尤以检测缺损最为严重。该类检测缺损主要是由两种因素导致的。首先，机场场面与飞行器目标大都整体或局部呈现相似的灰白色调(颜色相似)，导致现有建模与分类算法的区分性降低，并进而引起检测缺损。此外，由于机场地域广阔，运动目标在成像平面上相对微弱，目标与背景在样本数量与质量上存在巨大差异(类不平衡)。基于不平衡数据训练得到的分类器，会导致目标像素的检出率较低，这近似于检测缺损现象。在该项目中，我们将基于机场特殊环境，分析导致检测缺损的颜色相似与类不平衡因素，然后提出有效的解决方案。我们的目标是提升运动目标检测的精度，从而增强基于视觉感知的机场智能化应用的可靠性与实用性。

机场场面作为民航产业的中枢节点，变得越来越拥挤和繁忙，相应地各种机场场面事故也不断增加。过去机场场面的管理主要依赖管制员的目视监视，而基于计算机视觉系统的机场场面监视，是当前与未来的方向。本项目的内容，即是研究于基于计算机视觉的机场场面监视的核心模块：机场场面中的运动目标检测问题。.本项目开展三年以来的主要研究成果包括两个方面：一是建设了首个面向机场场面监视的大规模运动目标检测数据库AGVS，数据库的总帧数超过了十万帧，对应的groundtruth全部基于手工标注得到；二是基于AGVS数据库，设计了一系列的运动目标检测算法，部分相关论文已发表至IEEE Trans. on Image Processing (TIP)、Asian Conference on Computer Vision (ACCV)等著名期刊与会议。部分重要成果即科学意义描述如下。.首先，我们设计并实现了面向机场场面监视的运动目标检测数据库AGVS。AGVS包含了机场场面监视面临的多个挑战性问题，可以用于面向机场环境的运动目标检测的科学研究。这个数据库是学术界首个该类型数据库，数据库的网址是www.agvs-caac.com。该数据库已经在当前运动目标检测领域灵魂人物T. Bouwmans于2020年发表在Computer Science Review的综述文章中被介绍。进一步地，我们还设计并初步实现了面向机场场面目标跟踪的数据库AGVS-T。该数据库也可以从网址www.agvs-caac.com进入，并正在完善之中。.其次，基于AGVS数据库，我们设计了一系列运动目标检测算法，部分相关论文已发表，部分论文在审或撰写中。例如，我们开发了基于扩展运动扩散的算法，用于机场运动目标检测，相关论文发表于IEEE Trans. on Image Processing；开发了基于掩模排序的半监督视频目标分割算法，相关论文发表于Asian Conference on Computer Vision；开发了基于场面颜色先验的运动目标检测算法，相关论文IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine在审；开发了基于ADS-B先验的机场视频目标分割算法，相关论文IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems在审。