基于三维图像数据的机场跑道刻槽自动化识别算法及安全性评价研究

Airplane hydroplaning risks are highly associated with airport groove dimensions. Generally groove dimension would vary over time with the effects of traffic loading, temperature,climate and environment. To minimize the occurrence of airplane hydroplaning, operators should periodically measure groove dimension and evaluate their safety. Previous studies indicated that existing groove detection algorithms cannot accurately identify the shallow or severely worn grooves. In addition, the existing safety evaluation index cannot fully reflect groove safety performance. This study would propose a new methodology for automated airport groove identification, measurement, and evaluation using the high resolution 3D texture data, including: 1) propose Euler-Bernoulli beam based filter and geometry contour based algorithm for potential groove identification; 2) propose the adaptive forward and backward traversal algorithms to determine the starting and ending positions of each groove; 3) propose the heuristic algorithm for separating grooves from slab joints; 4) propose the new groove performance evaluation index and the corresponding evaluation strategies. Results indicate the proposed methodologies not only lay down a solid foundation for groove safety evaluation, but also provide the a reliable tool for decision-makers carrying out proper slab maintenance strategies.

飞机打滑风险与机场跑道刻槽尺寸紧密相关。通常在交通载荷的作用下，刻槽尺寸会随时间发生一定的变化。为了减少潜在飞机打滑事故的发生，工作人员需定期地检测机场刻槽的尺寸并评估其安全性。研究表明现有的刻槽识别算法不能有效的识别出较浅或已严重受磨损的刻槽，且安全性评价指标不能全面反映刻槽的安全性能。本课题将提出一种新的理论体系进行跑道刻槽的自动识别、评价及维护，包括：1）提出基于欧拉-伯努利梁的滤波器和基于道面几何轮廓的算法，并利用该滤波器及算法自动识别每个刻槽的潜在位置；2）提出了向前及向后的自适应遍历算法及刻槽两端点的确定方法，从而精确的确定刻槽两端点的位置；3）提出了基于启发式算法的刻槽与板坯接缝的区分方法；4）提出了新的刻槽性能评价指标，并提出了基于该指标的评价方法。结果表明该方法体系为刻槽的安全性评价奠定了坚实的基础，也为决策部门制定合理的板坯维护策略提供重要的参考依据。

机场跑道道面刻槽的尺寸与飞机在升降过程中的抗滑性及方向控制能力紧密相关。通常在交通载荷及气候温度的反复作用下，刻槽的尺寸会发生一定的变化，进而导致潜在的飞行事故。为减少潜在飞行事故的发生，相关部门应定期地对跑道刻槽的尺寸进行测量并进行安全评价。现有的研究结果表明缺乏相应的技术自动识别较浅的或已受磨损的刻槽，此外，刻槽安全性评价指标体系仍待完善。基于此本课题将提出一种新的理论体系进行跑道刻槽的自动识别、检测、评价及维护。为了精准的识别刻槽并进行量测，本课题主要提出了两种不同的方法体系。第一种是基于传统的图像识别手段，其主要包括：1）提出基于欧拉-伯努利梁的滤波器和基于道面几何轮廓的算法，并利用该滤波器及算法自动识别每个刻槽的潜在位置；提出了向前及向后的自适应遍历算法及刻槽两端点的确定方法，并利用该技术找出刻槽的两端点位置；提出了基于启发式算法的刻槽与板坯接缝的区分方法。第二种方法是基于长短时记忆单元的刻槽自动识别方法，该方法能够根据刻槽与接缝的特征，利用修改后的贝叶斯分类算法区分出刻槽与接缝，并进行相应的特征统计。最后，基于刻槽和接缝的识别与量测结果，提出了新的刻槽性能评价指标，并提出了基于该指标的评价方法。该研究以三维激光成像技术为手段，采集机场道面的三维高精纹理数据，并进行道面刻槽信息的真实重构。结果表明该方法课题提出的两种理论体系能准确地识别跑道刻槽的位置，计算刻槽的尺寸及体积，为刻槽尺寸的安全性评价奠定了坚实的依据，也为决策部门制定合理的水泥板维护策略提供重要的参考依据。本课题为我国机场跑道刻槽安全性的研究提供积极的借鉴意义，并为进一步完善刻槽尺寸的自动化识别、测量及评价提供有益补充。