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針對機場跑道異物的無人自主檢測與識別過程中存在的檢測結果受環境影響大、小目標檢測困難以及漏檢率高等冋題，提岀基于背景差分的機場跑道異物分塊檢測與跟蹤算法。首先利用速度輔助的位置信息線性插值，獲取背景模板圖像庫與待檢測圖像序列最相關幀;然后將圖像分為不同子塊，利用各子塊內圖像紋理復雜度設置自適應權值，結合ORB算法進行特征點提取，將各子塊特征點歸一化至原始圖像，并與背景模板庫最相關幀對齊作差獲取異物檢測結果;最后引入核相關濾波器對檢測結果進行多目標跟蹤，釆用各子塊局部跟蹤算法降低運算時間并對跟蹤結果進行可靠性檢驗。在3種實驗場景下，與5種主流檢測算法的對比實驗結果表明，與目前已有的基于圖像的杋場異物檢測算法相比，在保證算法處理速度的基礎上，該算法將異物整體錯檢率降低了70%以上，并在異物尺寸大于1cmx1cm的情況下，將整體漏檢率降低至0，獲得了較好的效果。
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