基于三维地理定位的机场障碍物识别定位方法

摘要

研究机场的障碍物有效三维识别问题.机场上的障碍物规则很难形成有效的数学约束,造成三维识别效果不好.为了避免上述缺陷,提出了一种基于PCA和LDA融合算法的机场障碍物识别方法.针对三维地理定位采集的图像,进行二值化处理,从而提高机场障碍物图像的对比度,为机场障碍物识别提供依据.利用PCA和LDA融合算法,提取机场障碍物图像的低维度特征,根据特征对机场障碍物进行有效的识别,从而使飞机在行驶的过程中对障碍物进行规避,保证了飞机的安全.实验结果表明,利用上述算法进行机场障碍物识别,可以有效提高识别的准确性,从而保证飞机在跑道上行驶的过程中能够对障碍物进行准确的规避,取得了令人满意的结果.