基于YOLO-V8的机场异物检测算法研究  

李行 张建 王栋  

昌吉学院航空学院，新疆昌吉，831100；  

摘要：针对目前民用机场当中外来物（FOD，ForeignObjectDebris）检测传统人员检测的模式，需要大量人员定期进行跑道及道面巡检，耗时耗力，并且会出现的错检、漏检问题，以及不能够实时监测的问题。针对不利因素，进行了场景分析，提出采用YOLO目标检测算法对机场中FOD进行检测，但由于机场外来物形状，大小不一，会导致检测有所偏差。为解决本文针对以上问题，利用YOLO-V8模型进行检测，将检测与YOLO-V5检测算法进行比较。通过实验验证，相较于的YOLO-V5的检测结果，精确度提高2.4%。  

关键词：机场跑道异物；目标检测；YOLO-V8  

参考文献

[1]FAA. Airport Foreign Object Debris(FOD)Management:AC 150/5210- 24A [R].FAA, 2024.

[2]中国民用航空局机场司，中国民用航空局飞行标准司.机场外来物管理规定:AP-140-CA-2011-2[R].8/9/2011.

[3]敖丹丹.机场跑道异物监测雷达关键技术研究[D].电子科技大学,2014.

[4]李行.基于核化相关滤波跟踪技术的跑道侵入预防研究[D].中国民用航空飞行学院, 2020.

[5]Girshick R, Donahue J, Darrell T, et al. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation[J]. CoRR, 2013, abs/1311.2524.

[6]Girshick R. Fast r-cnn[C]. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, 2015: 1440-1448.

[7]Ren S, He K, Girshick R, et al. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks[J]. Advances in neural information processing systems, 2015, 28.

[8]Redmon J, Farhadi A. YOLOv3: An Incremental Improvement[C]. arXiv, 2018.

[9]Bochkovskiy A, Wang C Y, Liao H Y M. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection[C]. arXiv, 2020.

[10]Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications[M]. arXiv, 2022[2024-03-17].

[11]Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]. arXiv, 2022.

[12]Wang C Y, Yeh I H, Liao H Y M. YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information[C]. arXiv, 2024.

[13]Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016: 779-788.

[14]Redmon J, Farhadi A. YOLO9000: Better, Faster, Stronger[C]. arXiv, 2016.

[15]郭晓静, 隋昊达. 改进YOLOv3在机场跑道异物目标检测中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 249-255.

[16]张敬博;任杰;王美琪; 基于混合注意力的全天候机场跑道异物检测[J]. 北京航空航天大学学报: 1-14.