和停机坪等重要区域部署一定数量的全方位云台摄像机，当飞行器出现在该区域时自动锁定并跟踪，然后通过视频网络传输的形式让管制员在管制中心获得与目标点集相对应的飞行器跟踪视频缩略图，并实时显示先进机场场面导向和控制系统(A-SMGCS，Advanced Surface Movement Guidance and Control System)提供的飞行器航班号、速度、位置、起飞及降落时间等信息。同时根据A-SMGCS提供的冲突告警信息，驱动全方位云台摄像机跟踪锁定在机场跑道、滑行道和停机坪等重要区域飞行器危险接近的视频画面，使管制员更直观地掌控飞行器的运行态势，有效地避免场面冲突事故的发生，进一步提升机场场面飞行器的管理和运行效率。利用驱动全方位云台摄像机跟踪监视感兴趣的区域或飞行器在停机坪、滑行道及跑道等重要区域的飞行计划全过程，并与机场业务相结合；针对中小型机场和大型机场不同发展现状，分别通过视频处理分析的方式和视频信息与A-SMGCS反馈的飞行计划信息进行融合、识别处理的方式，实现视频监视画面与飞行器的飞行计划相结合的直观、可靠监视和管理；有效解决了现有的场面监视技术不能智能监视的问题。
[0033]本申请的硬件设备主要为安装在机场内多个固定水平视角的静止摄像机和全方位云台摄像机，以及负责视频传输的网络接入设备、存储设备。在监控处理中心，主机接收来自各摄像机的视频流，利用主机完成多分辨率目标显示和跟踪、目标定位与联动、数据关联和轨迹处理等。针对中小机场的采用视频监视定位的方式代替雷达定位；大型机场采用视频监视与A-SMGCS提供的信息，使监视目标直观可视化，在目标的点上显示相对应飞行器的视频缩略图，并智能的融合其它传感器数据，同时在视频缩略图上显示目标的航班号、速度、位置等监视信息。
[0034]下面结合附图详细说明本发明。
[0035]实施例1:
[0036]一种机场场面监视中的视频处理方法，包括以下步骤，步骤流程如图1所示:
[0037]步骤1、对静止摄像机和全方位云台摄像机采集的数据进行处理，所述静止摄像机和全方位云台摄像机采集数据的区域即为视频监视区域；
[0038]步骤2、对所述步骤1处理后的数据进行显示；
[0039]步骤3、搜索监视飞行器在所述视频监视区域内的位置，所述监视飞行器是通过输入其航班号得到的；
[0040]步骤4、根据步骤3得到的所述的监视飞行器的航班号以及所述监视飞行器在所述视频监视区域内的位置，驱动所述全方位云台摄像机跟踪所述监视飞行器在所述视频监视区域内的全过程，并实时显示所述监视飞行器的飞行计划信息；
[0041]步骤5、当所述视频监视区域内出现情况时，获取告警飞行器的具体位置信息，同时驱动所述全方位云台摄像机跟踪所述告警飞行器在所述视频监视区域内的全过程，并实时显示其飞行计划信息。
[0042]优选的，所述步骤3中，还结合A-SMGCS得到所述监视飞行器的位置、速度信息，所述步骤5中，获取告警飞行器的具体位置信息是获取A-SMGCS提供的告警飞行器的位置、速度。
[0043]优选的，所述步骤1中，对静止摄像机和全方位云台摄像机采集的数据进行处理具体是:进行解码、飞行器的检测及跟踪、全方位云台摄像机的自动跟踪、飞行器的识别与定位、视频图像增强。
[0044]本实施例的有益效果是，提供了一种机场场面监视中的视频处理方法。通过对静止摄像机和全方位云台摄像机采集的数据进行处理，并对处理后的数据进行显示，实现对视频监视区域的显示，搜索监视飞行器在视频监视区域的位置，驱动全方位云台摄像机对监视飞行器进行跟踪，并显示监视飞行器的飞行计划信息，当视频监视区域内出现情况时，获取告警飞行器的具体位置信息，同时驱动全方位云台摄像机跟踪告警飞行器在所述视频监视区域内的全过程，并实时显示其飞行计划信息，实现对机场场面的实时监视。
[0045]实施例2:
[0046]—种机场场面监视中的视频处理装置，该装置包括以下模块，结构如图2所示:
[0047]视频帧抽取模块，用于对静止摄像机和全方位云台摄像机采集的数据进行处理，所述静止摄像机和全方位云台摄像机采集数据的区域即为视频监视区域；
[0048]视频可视化监控终端模块，用于对所述视频帧抽取模块处理后的数据和监视飞行器的飞行计划进行显示；
[0049]视频跟踪定位处理模块，用于搜索监视飞行器在所述视频监视区域内的位置，所述监视飞行器是通过在所述视频可视化监控终端模块中输入其航班号得到的；
[0050]云台摄像机参数控制模块，用于接收所述视频跟踪定位处理模块发送的所述监视飞行器的航班号以及所述监视飞行器在所述视频监视区域内的位置，驱动所述全方位云台摄像机跟踪所述监视飞行器在所述视频监视区域内的全过程。
[0051]优选的，所述视频跟踪定位处理模块，还结合A-SMGCS得到所述监视飞行器的位置、速度信息。
[0052]由于本申请的机场场面监视的视频处理装置接收的是多路高清晰视频流，数据量非常大，采用多CPU+GPU的方式进行并行处理以满足实时性需求。将多路的控制以及视频解码的任务交给CPU完成，将运动目标自动跟踪与监视数据融合任务划分给GPU去完成。另夕卜，单独配置一台计算机负责动目标的跟踪。
[0053]所述视频处理装置中各个模块的功能包括以下几个方面:
[0054](1)静止摄像机下飞行器的检测与跟踪
[0055]静止摄像机下飞行器检测与跟踪，包括:运动目标检测和跟踪两部分。检测和跟踪是后续云台自动跟踪的基础，也是保证视频和A-SMGCS正确融合的首要条件。检测算法需要适应复杂的室外环境，本申请采用基于联合GMM/VIBE模型的运动目标检测算法(GMM，，Gaussian Mixture Model，混合高斯模型，VIBE，一种像素级的背景建模、前景检测算法)，并集成光照调整、阴影去除、噪声去除、鬼影去除、连通区域分析、目标个体确认等功能。在进行运动目标跟踪时，在发生遮挡的情况下，正确地计算出各目标的运行轨迹。
[0056](2)全方位云台摄像机的自动跟踪
[0057]利用视频算法和全方位云台联动实现全方位云台对机场场面上需要跟踪的运动目标自动跟踪，确保显示端上的视频目标始终处于视频窗口的中央位置，自动跟踪得到的目标位置信息是视频与A-SMGCS融合以及视频目标识别与定位的关键。本申请实现全方位云台摄像机对目标的自动跟踪，跟踪过程中全方位云台的转动影响视频跟踪算法效果，本申请的目标跟踪是在图像抖动情况下进行的。
[0058](3)视频目标的识别与定位
[0059]对视频中的飞行器进行识别、定位，并对识别和定位算法进行优化，实现视频实时监视机场场面。其中飞行器的识别涉及识别机场场面上的飞行器以及飞行器上的航班号，航班号的识别以飞行器的识别为基础。识别包括分割提取飞行器或者航班号；构建飞行器或者航班号特征描述算法；学习各种飞行器以及航班号以建立样本库；根据样本库识别分割提取出的飞行器或者航班号。飞行器的定位则是计算飞行器在机场中的物理位置。定位包括标定摄像机网络中每个摄像机在机场中的位置；根据与飞行器最临近的若干个摄像机对飞行器粗略定位；以及根据飞行器在最临近的这些摄像机捕获的图像中的位置，精确解算飞行器的物理位置。算法优化用于提高运行实时性，对算法中涉及的每个功能模块，尤其是计算量非常大的功能模块，用等效的快速算法以降低算法总体的计算量；在算法程序架构设计中，针对大计算量模块，采用并行化的流式架构，以提高算法的实时性。
[0060](4)视频跟踪目标与A-SMGCS电子地图目标融合
[0061 ] 视频跟踪目标经过摄像机成像获得的是摄像机坐标下的二维图像，如果将摄取到的图像映射到A-SMGCS的电子地图目标上，其效果相当于摄影机把姿态改变为垂直于地面向下看，就会在这个新的平面上得到场面目标的真实位置信