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龙图腾网获悉青岛高重信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211402498.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法是由杨永胜;樊治国设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法，包括以下步骤：获取视频流，在图像中绘制停机位的区域；在停机位区域内进行飞机目标检测，判断停机位是否存在飞机；如果没有检测出飞机，则启动人体和特种车检测模块，判断工作人员和特种车是否在停机位范围，如果存在，系统进行入侵告警；如果停机位检测出飞机处于泊位或离位状态，则启动人体和特种车检测模块，如泊位状态下有人体和特种车在停机位范围，或离位状态下，有其他目标在停机位范围内，系统进行入侵告警；如果飞机处于停靠状态，则不作进一步处理。本发明充充分考虑到飞机泊位和离位的情况，引入多尺度目标检测，检测的准确度高，泛化能力强，符合实际业务场景的使用要求。

本发明授权一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机场停机位入侵的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 101从现场摄像头获取视频流； 102在视频的图像中绘制停机位的区域； 103在图像停机位的区域内进行飞机的目标检测，判断停机位是否存在飞机停靠，进行人和车的目标检测； 104如果没有检测出飞机目标，则启动人体和特种车检测模块，获取图像中工作人员和特种车目标的位置信息，通过目标的位置信息，判断目标是否在停机位范围，如果存在，系统进行入侵告警； 105如果停机位检测出飞机目标，则判断飞机是正在泊位、离位或已经停靠到指定停机线上； 106如果飞机处于泊位状态，则启动人体和特种车检测模块，获取图像中工作人员和特种车目标的位置信息，通过目标的位置信息，判断目标是否在停机位范围，如果目标存在，系统进行入侵告警； 107如果飞机处于离位状态，则启动人体和特种车检测模块，获取图像中工作人员和特种车目标的位置信息，通过目标类别信息和目标位置信息，除离位保障人员和牵引车外，判断是否有其他目标在停机位范围内，如果有其他目标在停机位范围内，系统进行入侵告警； 108如果飞机处于停靠状态，则不作进一步处理； 其中，步骤103的目标检测包括以下步骤： 103-1收集停机坪场景下飞机及前轮、工作人员、特种车图像数据，然后对数据进行标注； 103-2通过k-means聚类算法得到先验框的尺寸，按照不同尺度聚类出9种尺寸的先验框； 103-3配置yolov4网络模型训练的参数，使用划分的训练集对预训练模型进行迭代训练，通过设置的训练策略，保存训练好的模型； 103-4通过步骤103-3训练好的飞机检测模型对视频帧进行飞机目标检测，获取所检测目标的目标框位置信息和置信度信息的多维数组； 103-5通过步骤103-4的目标检测，判断停机位上是否存在飞机目标，如果没有检测到飞机目标，就跳转到步骤103-6，如果已经检测到飞机目标，则跳转到步骤103-8； 103-6通过步骤103-3训练好的模型对画面中工作人员和特种车辆进行目标检测，获取所检测目标的目标框位置信息和置信度信息的多维数组，通过坐标信息计算出目标框的中心点位置； 103-7根据射线算法判断目标框的中心点是否在设置的停机位区域内，如果停机位范围内发现目标则发出告警，目标已经入侵到停机位；否则，不做处理； 103-8当检测到停机位中的飞机目标后，根据模型识别的飞机前轮目标坐标信息与停机位区域中设置的停机线坐标信息判断飞机处于泊位，离位还是已经停靠的状态；如果是已经停靠状态，则不做处理；如果判断飞机为泊位状态，则返回执行步骤103-6和步骤103-7进行操作；如果飞机为离位状态，则进行步骤103-9操作； 103-9通过特种车检测模型，设置判断逻辑条件，识别停机位内车辆目标，排除牵引车的影响；通过工作人员检测模型，设置判断逻辑条件，排除工作人员的影响；识别停机位工作人员目标，返回目标的坐标信息，根据人员目标坐标信息判断工作人员在停机位中的位置；并确定人员是否为飞机离位保障人员，如确定人员不是飞机离位保障人员，则返回执行步骤103-6和步骤103-7进行操作。

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