Un grupo de científicos de la Academia de Aviación de Vietnam utilizó imágenes de cámaras y modelos de aprendizaje automático para detectar y advertir sobre objetos extraños que podrían causar inseguridad en el aeropuerto.
El sistema de aplicación de tecnología de procesamiento de imágenes fue desarrollado por el equipo de investigación durante 2 años con el deseo de apoyar la seguridad de la aviación.
Para ello, el equipo dibujó un modelo 3D en el ordenador para simular el aeropuerto real, incluyendo toda la terminal, los aviones, la pista, el túnel, el sistema de iluminación (simulando el día y la noche)... En realidad, el equipo dispuso cámaras para detectar objetos a lo largo de la pista.
Se crearon diferentes escenarios para que la computadora detectara objetos extraños en la pista simulada. El equipo construyó la fuente de datos recopilando imágenes disponibles en pistas, calles de rodaje y plataformas de aeropuertos nacionales e internacionales , junto con imágenes tomadas por estudiantes y profesores durante sus prácticas.
Al introducir los datos en la computadora, esta reconocerá todos los objetos del conjunto fotográfico. Por ejemplo, techos metálicos, tapas de tanques de agua, antenas parabólicas, aves... incluso objetos de pasajeros como bolígrafos, asas de maletas, clips para documentos... todos representan riesgos potenciales para la seguridad. Si se introducen objetos extraños en la pista de aterrizaje, la cámara capturará imágenes, las enviará al servidor para su análisis, procesamiento y emisión de alertas.
Al realizar pruebas con un modelo de aprendizaje automático con imágenes en condiciones de buena iluminación, este puede detectar objetos extraños con una precisión superior al 99 %. En cuanto a imágenes con ruido, como las que se producen en condiciones de poca luz, polvo, lluvia o viento, el modelo opera con una precisión menor, con un promedio de entre el 70 % y el 80 %. Como resultado, el modelo de aprendizaje automático reconoce la forma, el tamaño y la ubicación del objeto.
Actualmente, el producto del grupo solo detecta objetos terrestres. El Dr. Dung afirmó que continuará investigando y desarrollando funciones similares para objetos aéreos.
El equipo probó el modelo de aprendizaje automático para detectar objetos extraños en un modelo de aeropuerto. Foto: NVCC
Según el Dr. Nguyen Thanh Dung, subdirector de la Academia y responsable de la investigación, probar el sistema en el modelo del aeropuerto es muy diferente del aeropuerto real. Esto se debe a que la distancia entre la posición de la cámara (que cumple las condiciones de seguridad) y el objeto (de un lado superior a 3 cm) en la pista es muy grande, a veces hasta cientos de metros. Por lo tanto, el sistema de cámara requiere una mayor resolución para reconocer el objeto y un sistema informático con mayor velocidad de procesamiento de datos.
El Sr. Dung afirmó que muchos países aplican la tecnología para detectar objetos extraños en aeropuertos, pero su precio es muy elevado. En 2017, la inversión total en el sistema de detección y alerta de objetos extraños (FOD, por sus siglas en inglés) se estimó en 486.200 millones de dongs para el aeropuerto de Noi Bai y en 509.700 millones de dongs para el aeropuerto de Tan Son Nhat.
En Vietnam, "no se han utilizado sistemas automáticos para detectar objetos extraños; se emplean principalmente métodos manuales. Es decir, los aeropuertos movilizan personal para controlar y recoger objetos extraños en pistas, calles de rodaje y áreas de estacionamiento", explicó el Dr. Dung.
Dr. Nguyen Thanh Dung, jefe de investigación. Foto: Ha An
Según el Profesor Asociado Dr. Bui Van Hong, Director del Instituto de Educación Técnica (Universidad de Educación Técnica de Ciudad Ho Chi Minh), los sistemas de detección de objetos extraños en el sector de la aviación que utilizan cámaras se han investigado y aplicado en países desarrollados de todo el mundo. Esta tecnología se combina con sistemas de radar de onda corta en algunos aeropuertos del mundo para detectar objetos extraños. Sin embargo, la eficacia de estos sistemas no se ha evaluado más allá del anuncio del fabricante. Sin embargo, su aplicación en Vietnam es costosa y la tecnología no es proactiva.
Considera que la investigación del grupo es la base para diseñar, instalar, explotar, mantener y dominar la tecnología nacional, minimizando así los costos en la práctica. Por lo tanto, espera que el sistema sea completado por el grupo de investigación, probado y aplicado en aeropuertos nacionales.
Ha An
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