(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210558792.9 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 合肥富煌君达高科信息技 术有限公 司 地址 230088 安徽省合肥市高新区天通路 10号软件园3号楼107室 (72)发明人 潘大伟　王晓飞　雷秀军　闵杰　 (74)专利代理 机构 合肥维可专利代理事务所 (普通合伙) 3413 5 专利代理师 吴明华 (51)Int.Cl. G01S 17/04(2020.01) G01S 17/06(2006.01) G01S 17/88(2006.01) H04N 5/225(2006.01)H04N 7/18(2006.01) (54)发明名称 一种用于机场跑道低成本异物检测分类的 系统和方法 (57)摘要 本申请涉及视觉检测技术领域， 具体涉及一 种用于机场跑道低成本异物检测分类的系统和 方法。 该系统包括二维转台、 检测集成一体机以 及服务器， 检测集成一体机固定在二维转台俯仰 机构上方， 检测集成一体机内部集成有激光雷 达、 摄像机、 Mini工控机以及雨刷。 本申请结合激 光雷达与光学摄像机， 采用地面固定二维转台搭 载雷达与摄像机左右巡航扫描， 以完成对机场跑 道的大视场监控； 结合人工干预的复检结果来进 行模型的自学习， 可实现利用传统算法结合深度 学习的方法对点云以及二维图像进行检测与分 类。 同时在机场特定室外环境下， 完成分散站点 的分布以及大视场环境下异物的激光指示， 同时 能够对镜 头的水珠与污 渍进行清洁。 权利要求书4页 说明书11页 附图6页 CN 114879209 A 2022.08.09 CN 114879209 A 1.一种用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 该系统包括二维转台、 检测集成一体机以及服务器， 所述检测 集成一体机固定在所述二维转台俯仰机构上方， 所 述检测集成一体机内部集成有激光雷达、 摄 像机、 Mini工控机以及雨刷； 所述检测集成一体机前端留有两个与所述摄像机及激光雷达对应的探视区域， 所述探 视区域用于所述摄像机及激光雷达透过该区域进 行监控； 所述检测集成一体机中间为自然 下垂的雨刷， 所述 雨刷用于左右旋转进行玻璃 清洁； 所述二维转台通过串口RS485与所述检测集成一体机内部 的Mini工控机连接， Mini工 控机通过交换机与服 务器连接 。 2.如权利要求1所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 所述用 于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 还包括电源， 所述二维转台 以及检测集成一体机 与所述电源连接， 所述二维转台以及激光雷达的供电电压为24V， 所述摄像机采用POE网线 供电， Mini工控机的供电 电压为220V。 3.如权利要求2所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 所述摄 像机上方设有激光指示模块， 所述激光指示模块以及摄像机共同组成光学摄像机模块， 所 述检测集成一体机 探视前端采用K9玻璃结合玻璃疏 水镀膜。 4.如权利要求2所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 所述检 测集成一体机用于点云数据与二 维图像的采集与数据处理， 并通过点云识别算法与深度学 习模型判断路面有无异 物， 将判断结果与日志 记录保存至 本地， 并上传至服 务器进行通讯。 5.如权利要求4所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 所述检 测集成一体机内部集成有雨刷清洁模块、 激光雷达模块、 光学摄像机模块以及工控机， 所述 光学摄像机模块 集成有红外灯、 变焦镜 头、 星光级C MOS以及激光指示器。 6.如权利要求1所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的系统， 其特征在于， 所述检 测集成一体机与二维转台的云台 固定安装于跑道两侧， 通过网线连接服 务器的交换机 。 7.一种用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 所述用于机场跑道低 成本异物检测分类的方法基于权利要求1 ‑6中任意一项所述用于机场跑道低成本异物检测 分类的系统进行异物检测分类； 所述用于机场跑道低 成本异物检测分类的方法， 包括以下 步骤： S1、 将检测集成一体机与二维转台的云台固定安装于跑道两侧， 通过网线连接服务器 的交换机； S2、 所述二维转台搭载所述检测集成一体机进行一次扫描， 扫描视场范围均分为若干 个预置点位， 每个预置点位采集的视场之间具有交集， 对清扫后的跑道进行一次基础点云 采集与实时录像； S3、 所述二维转台搭载所述检测集成一体机进行实时来回扫描， 所述二维转台到达每 个预置点 位后， 按照设定时间停顿， 此时交由激光雷达进行静态点云采集； S4、 工控机对点云采集的数据处理及对机场跑道异物检测， 若判断无异物， 则移动到下 一个点位进行采集， 若判断有异物， 则实时报警， 同时， 利用镜头和云台将异物局部图像放 大采集， 根据点云模型， 异物图像模型， 以及人工复检， 进行异物的分类， 其中， 人工复判结 果作为模型 下一次自训练的输入数据， 进行模型的更新与自学习； S5、 人工清除异 物， 设备复位后， 返回步骤S3开始重新检测。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114879209 A 28.如权利要求7所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 所述用 于机场跑道低成本异物检测分类的方法在进 行异物检测分类时， 所述工控机分别从光学摄 像机模块、 激光雷达、 二 维转台以及雨刷采集到实时数据或者位置信息， 同时分别对所述光 学摄像机模块、 激光雷达、 二维转台以及雨刷进行控制； 所述工控机将识别的异物信息、 图像以及警报上传至服务器， 服务器将识别模型及控 制命令下发至工控机， 服务器将识别的异物信息、 图像以及警报显示至操作人员， 由操作人 员进行异 物类别的判别， 并做出相应的控制。 9.如权利要求8所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 还包括 各检测端布 站与预置点 位设置， 其中， 各检测端布 站与预置点 位设置的方法， 包括: 按照跑道宽度计算， 将各检测客户端间隔布置； 每个检测站点， 朝向 以自身为中心， 覆盖面向跑道一侧的扇形区域， 使检测站点向上覆 盖半个圆形区域同时与相 邻的两个检测站点向下覆盖半个扇形区域形成一定的重叠， 形成 多站点重复检测 确认效果。 10.如权利要求7所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 所述 用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 还包括， 通过点云采集检测异物， 点云检测异物 的方法， 包括： S101、 将待检测的路面划分18个间隔为10度的扇形区域作为预置点位， 采集每个预置 点位下2.5m ‑50m范围内扇形区域作为基础点云数据， 为实时检测过程 提供差分对比数据； S102、 当激光雷达采集到二维转台在预置位置的实时路面点云时， 利用对应基础点云 数据与二维转台进行配准， 配准后实时点云与基础点云重合或者近似重合； S103、 将实时点云数据与基础点云进行体素构 建， 当体素内存在有点云时， 以所述体素 的中心点表示所述体素内所有的点云， 将所有点云进 行一次降采样， 对未完全重合， 存在位 置偏差的两个点云集， 进行位置校正， 对应的点经 过中心变换至 完全重合； S104、 使用中心变换后的两对点云集进行差分， 实时路面点云差分后显示机场跑道异 物的点云集簇， 利用区域生长算法将满足条件的机场跑道异物点云簇进行聚类， 并输出该 聚类所在的位置与距离； S105、 在步骤S104中检测判断有异物数量超过5个时， 将目标区域内点云图生成鸟瞰 图， 利用点云图中不同物体反射率以及路面凸起异物存在一部分阴影的特征， 使用自学习 训练的模型来识别鸟瞰图内是否有异物； 若模型判断仍有异物， 则判断实时路面上存在异 物， 输出异 物的尺寸与位置 。 11.如权利要求9所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 所述 预置点位的分布方法， 包括： 所述集成一体机在二维转台带动下， 从0 °到180°覆盖角度下， 激光雷达视场角度在 14°， 从0°开始， 激光雷达采集的点云中一侧距离2.5m 的物体， 并出现在下一个预置点位采 集的点云集中， 其中， 从第一个预置点位开始， 每个相邻 预置点位之间构成α ＝10.65 °角度 以内， 并覆盖 到工作距离L ＝2.5m以内的距离范围。 12.如权利要求10所述的用于机场跑道低成本异物检测分类的方法， 其特征在于， 所述 基础点云数据与二 维转台进行配准中， 点云配准的方法为求解两个3D点云集之 间刚体变换 关系， 以点云集A中每一个点距离点云集B中最近点的距离之和最小为重合的数学表达， 包权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114879209 A 3