基于深度估计的机场场面视频图像技术研究

• 作者: 吴寿英 张建伟 梁斌斌
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 无监督 深度学习 机场场面监视 视频图像
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 创新实践
• 页码范围: 120-121
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.02.047

摘要

目前机场场面监视系统主要以高成本的场面监视雷达为主,对于中小型机场来说通常负担不起,为此提出一种低成本的场面监视技术.使用当下最流行的深度学习神经网络模型对场面视频图像进行无监督训练,加入深度信息估计技术可以对场面目标进行检测跟踪以及航机生成.通过对深度学习方法的调研,提出基于无监督学习的深度估计技术是最适用于机场场面视频图像监视系统的技术方法,为机场监视提供了重要理论支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张建伟	四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室	54	261	9.0	14.0
2	梁斌斌	四川大学空天科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
3	吴寿英	四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室	1	0	0.0	0.0