摘要
本发明提供了一种基于图像识别技术的机坪固定FOD识别方法,涉及FOD识别技术领域,该方法包括:同步采集机坪区域的可见光图像、红外热成像及激光雷达点云数据;对采集数据进行光照均衡化与几何校正预处理;通过动态背景建模分离固定FOD与临时移动物体,所述建模融合可见光、红外特征及点云空间分布;采用深度学习模型融合多光谱特征并进行分类定位,所述模型嵌入通道注意力机制;通过边缘计算设备处理数据,根据分类结果实时触发分级报警并记录日志;动态更新深度学习模型参数。本发明通过多模态数据融合+自适应动态建模+边缘智能计算”三位一体的架构,解决了现有FOD检测中“漏检率高、误报率高、环境适应性差、实时性不足”四大核心问题。