遥感技术在航空领域的应用日益广泛，其中机场跑道作为航空安全的重要组成部分，其状态监测显得尤为重要。为提高遥感监测的自动化和智能化水平，数据集的作用不可或缺。《遥感机场跑道检测数据集VOC+YOLO格式8116张2类别》文档提供了一个专为遥感影像中机场跑道检测设计的数据集。该数据集具有以下几个关键知识点： 该数据集采用Pascal VOC和YOLO两种标注格式。Pascal VOC格式是一种广泛使用的数据格式，它提供了XML格式的标注文件，用于描述图像中各类物体的位置和类别信息。而YOLO格式则是一种流行的实时对象检测系统，它通过txt文件来标注物体的类别和位置，以方便YOLO训练算法的使用。这两种格式的结合使得数据集能够适用于多种对象检测模型的训练和测试。 数据集包含了8116张标注好的遥感图片，每张图片都对应一个VOC格式的xml标注文件和一个YOLO格式的txt标注文件。这意味着，除了图片本身，还有8116个详细的标注文件，为算法的精确训练提供了可能。图片及标注文件的数量之多，保证了数据集在深度学习模型训练中的丰富性和多样性。 标注类别共有两个，分别是“airport”（机场）和“runway”（跑道）。机场类别标注了17251个矩形框，跑道类别标注了27810个矩形框，总计45061个矩形框。这表明数据集在机场和跑道对象的覆盖面上下了大功夫，确保了足够的标注密度和详尽程度。 标注工具使用的是labelImg，这是个广泛用于图像标注的开源工具，它支持生成Pascal VOC格式的标注文件。标注规则是使用矩形框来圈定机场和跑道，这与遥感图像中机场跑道目标的识别特征相匹配。 数据集的使用说明中还强调了重要说明和特别声明。重要说明暂无，而特别声明则指出数据集本身不对训练出来的模型精度提供任何保证。这表明数据集提供的是一个基准材料，模型精度的高低需要使用者根据具体算法和训练过程来保证。同时，数据集提供了准确且合理的标注，以确保训练图像质量。 数据集提供了图片预览和标注例子，以便用户更直观地了解数据集的内容和标注的质量。数据集的下载链接也一并给出，方便用户获取完整数据进行学习和研究。 该数据集对于研究人员来说具有较高的实用价值，能够为机场跑道的遥感监测与分析提供坚实的数据支持。通过对这些标注数据的深度学习和分析，研究人员可以开发出更为精确高效的机场跑道监测算法，从而提高航空安全的保障水平。

可用于机场跑道异物检测，训练yolov5 等目标检测模型

机场跑道FOD监测系统技术方案的描述，介绍了该系统组成

论文仅供学习参考。 因此本文主要针对机场跑道异物检测系统中可见光摄像机、红外摄像机传感器下 FOD 目标的检测、识别威胁等级估计等方法进行讨论，分析了两种传感器下目标的快速检测与识别算法，重点研究了基于图像视觉特征的 FOD 目标威胁等级估计与告警方法，而基于毫米波雷达信号的 FOD 目标检测与识别算法本文不展开讨论。

论文仅供学习和参考。 介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统。 首先介绍了其总体结构，然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法，最后提出了基于 Gabor 纹理的异物特征提取方法，并以此为依据进行分类。

探地雷达是一种用于路面厚度检测、道路病害调查的新型无损检测工具，应用越来越广泛。本文应用探地雷达对武汉天河机场跑道进行了检测。检测结果表明，探地雷达可以快速、连续、无损、准确地测定道面的厚度、探测脱空、裂缝等缺陷，为机场跑道的维修保养提供了可靠的依据。与传统的钻孔检测法相比具有连续、无损、高效的优势。

主要用于基于深度学习的目标识别网络训练数据集，共300张左右图片

为克服传统对数图像处理模型在边缘检测中存在的边缘定位不准确、检测精度差等缺点，对其进行了改进，并采用实拍复杂背景条件下红外机场跑道进行了边缘检测试验，结果表明，改进后算法的目标边缘检测精度明显提高，定位准确，有利于图像的后续处理。

用verilog语言实现机场跑道识别算法与实现研究，具有参考价值

毕业课程设计，绝对原创。 主要用到的是边缘检测（三种算子），最佳阀值二值化，霍夫转换这三种方面的算法。用的是最基本的编程方法。 程序最后还有一段废代码，是我遵循边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合-霍夫转换。这个思路做的，可惜没有得到老师的指导，直做到了长线连接这里，有兴趣的同学可以看看。 代码虽然乱，不过还是有挺多注释的，如果真的不能理解可以直接留言。 论文也传上来了，我的可不是优秀论文，万勿模仿。。否则后果自负。