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申请/专利权人：中航西安飞机工业集团股份有限公司

摘要：本申请属于航空机型识别定位领域，特别涉及一种广域场景下飞机停泊智能识别定位方法及系统。方法包括：构建机型图像数据库；构建初始机型识别定位模型，并通过机型图像数据库对初始机型识别定位模型进行训练，得到第一机型识别定位模型；对第一机型识别定位模型进行模型压缩，得到第二机型识别定位模型；获取飞机停泊图像，通过第二机型识别定位模型对飞机停泊图像中的目标进行分类与定位识别，标记出飞机停泊图像中的目标类型以及目标位置信息，得到标记后的飞机停泊图像。本申请能够实现对飞机停泊图像中的停泊飞机进行快速可靠的机型识别与定位，能够实现多路视频流实时处理与可靠识别的检测效果，极大提升停机坪安全水平和生产管理效率。

主权项：1.一种广域场景下飞机停泊智能识别定位方法，其特征在于，包括：步骤一、构建机型图像数据库；步骤二、构建初始机型识别定位模型，并通过所述机型图像数据库对所述初始机型识别定位模型进行训练，得到第一机型识别定位模型；步骤三、对所述第一机型识别定位模型进行模型压缩，得到第二机型识别定位模型；步骤四、获取飞机停泊图像，通过所述第二机型识别定位模型对所述飞机停泊图像中的目标进行分类与定位识别，标记出所述飞机停泊图像中的目标类型以及目标位置信息，得到标记后的飞机停泊图像；步骤二中，所述初始机型识别定位模型采用卷积神经网络YOLOv8架构，且所述初始机型识别定位模型内设置有多尺度特征融合模块，其中，所述多尺度特征融合模块对数据的处理方式为：给定输入特征Fin，输入特征Fin经过一次卷积运算得到特征F1：F1＝Fin*Win；特征F1并行四路进行不同尺度特征运算，提取的每路特征的计算公式分别为： 将得到的四路特征进行特征融合，得到输出特征Fout的计算公式为： 其中，Fin为输入特征，Fout为输出特征，F1、F01、F11、F12、F21、F22、F31、F32分别为对应的中间特征量，Win、W11、W12、W21、W22、W31、W32、Wout分别为对应的权重，*表示卷积运算，表示特征逐点元素相加运算，Concat表示级联函数；步骤三中，对所述第一机型识别定位模型进行模型压缩，得到第二机型识别定位模型，包括：在所述第一机型识别定位模型中添加通道得分模型，所述通道得分模型中通道得分张量S为：S＝σ2σ1F1*W1*W2S＝[S1,S2,...SC]；其中，σ1为ReLU激活函数，σ2为sigmoid激活函数，W1、W2分别为对应的全连接层权重，S1、S2…SC分别为对应的通道得分张量；对各个通道得分张量按照大小进行排序，将通道得分低于阈值的若干个通道得分张量引入模型训练损失函数中，所述模型训练损失函数的通道得分惩罚项为： 其中，Cr为从模型每层中筛选的特征通道总数，||Sc||1为每层第c个通道得分张量的L1范数；在所述第一机型识别定位模型中去掉通道得分模型，并裁剪所述第一机型识别定位模型中的通道得分较低的若干个冗余参数，得到第二机型识别定位模型。

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