《表1 算法时间运行对比》

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《基于深度学习的跑道前视红外图像轮廓线提取》

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为了对比本文方法与传统方法，在跑道检测阶段采用传统的模板匹配，选用300组照片进行测试，边缘检测阶段采用canny边缘检测、scharr边缘检测、sobel边缘检测算法。本文算法首先采用深度神经网络提取跑道位置，测试300组照片，轮廓线提取阶段采用多尺度线段融合算法，时间复杂度及轮廓线完整度如表1所示。可以看出，本文算法与传统方法相比，无论在时间复杂度与完整度上都有一定的改善。