基于视频传感器的机场目标监视关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60879013
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    22.0万
  • 负责人：
    罗喜伶
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F01.电子学与信息系统
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

基于视频传感器的机场场面移动目标定位、识别、跟踪相应的理论和关键方法是解决现有场面监视手段存在监视盲区的有效途径。本课题研究：针对目标定位，研究基于空间平行线与单应矩阵间极对几何约束关系的监视摄像机自标定方法，揭示多幅二维图象与三维空间位置的映射关系；针对目标识别，研究基于多分类支持向量机（SVM）的飞机尾号识别算法，建立多分类SVM模型，设计多分类SVM样本训练方法，实现对偶优化问题转化和最优化问题求解方法；针对目标跟踪，建立基于平移不变性、比例不变性和旋转不变性等矩特征的飞机姿态模型，研究多视野域（FOV）实时协同跟踪和综合飞机位置、姿态特征的信息融合方法，并进行理论仿真分析验证，为机场视频传感器的视频数据引入场面目标自动监视应用奠定理论基础，解决机场场面移动目标监视盲区问题，有效避免碰撞。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（2）
Simultaneous Detection and Tracking in Airborne Video
机载视频中的同步检测和跟踪
  • DOI：
    10.1109/icctd.2009.67
  • 发表时间：
    2009-11
  • 期刊：
    PROCEEDINGS OF THE 2009 INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT, VOL 2
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Huang, Yan;Luo, Xiling
  • 通讯作者：
    Luo, Xiling
Vehicle Flow Detection in Real-time Airborne Traffic Surveillance System
实时空中交通监控系统中的车流检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Transactions of the Institute of Measurement and Control
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Yan Huang;Jun Zhang;Xiling Luo;Yanxiong Wu
  • 通讯作者：
    Yanxiong Wu
Camera Auto-Calibration Based on Motion Detection for Airborne Traffic Surveillance
基于运动检测的空中交通监控摄像机自动标定
  • DOI：
    10.1109/icctd.2009.196
  • 发表时间：
    2009-11
  • 期刊：
    PROCEEDINGS OF THE 2009 INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT, VOL 2
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ma Qiang;Luo Xiling
  • 通讯作者：
    Luo Xiling

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其他文献

无线Ad Hoc网络中CSCA协议的仿真研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统仿真学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    罗喜伶;刘凯;邢小琴
  • 通讯作者：
    邢小琴
基于区块链的分布式微电网交易与能源 调度研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    华电技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李云波;张子立;张晋宾;罗喜伶
  • 通讯作者：
    罗喜伶
自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王子健;张军;罗喜伶
  • 通讯作者：
    罗喜伶

其他文献

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罗喜伶的其他基金

民航电子客票系统安全与隐私保护关键技术研究
  • 批准号：
    U1733115
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    联合基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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