Группа ученых из Вьетнамской авиационной академии использовала изображения с камер и модели машинного обучения для обнаружения и предупреждения о посторонних предметах, которые могут создать угрозу безопасности в аэропорту.
Система применения технологии обработки изображений разрабатывалась исследовательской группой в течение 2 лет с целью обеспечения безопасности полетов.
Для этого команда нарисовала на компьютере 3D-модель, имитирующую реальный аэропорт, включая весь терминал, самолет, взлетно-посадочную полосу, туннель, систему освещения (имитирующую день и ночь)... На самом деле команда расположила камеры для обнаружения объектов вдоль взлетно-посадочной полосы.
Были созданы различные сценарии для компьютера, чтобы обнаружить посторонние объекты на имитируемой взлетно-посадочной полосе. Источник данных был создан командой путем сбора доступных изображений в местах расположения взлетно-посадочных полос, рулежных дорожек и перронов внутренних и международных аэропортов, объединенных с изображениями, сделанными студентами и преподавателями во время их стажировки.
Когда данные поступают в компьютер, он изучает все объекты в наборе фотографий. Например, металлические крыши, крышки резервуаров для воды, антенные тарелки, домашние птицы... даже предметы, находящиеся у пассажиров, такие как шариковые ручки, ручки чемоданов, скрепки для документов... все это представляет потенциальную угрозу безопасности. Когда на модельную взлетно-посадочную полосу попадают посторонние предметы, камера делает снимки, отправляет их на сервер для анализа, обработки и выдачи предупреждений.
При тестировании на модели машинного обучения с изображениями в условиях хорошего освещения она может обнаруживать посторонние объекты с точностью более 99%. Что касается шумных изображений, то есть в условиях слабого освещения, пыли, дождя, ветра... модель работает с меньшей точностью, в среднем около 70-80%. В результате модель машинного обучения распознает форму, размер и местоположение объекта.
В настоящее время продукт группы обнаруживает только объекты на земле. Доктор Дунг сказал, что он продолжит исследования и разработку аналогичных функций для объектов в воздухе.
Модель машинного обучения для обнаружения посторонних объектов была протестирована командой на модели аэропорта. Фото: NVCC
По словам доктора Нгуена Тхань Зунга, заместителя директора Академии и руководителя исследований, тестирование системы на модели аэропорта сильно отличается от реального аэропорта. Причина в том, что расстояние от положения камеры (соответствующей условиям безопасности) до объекта (длина стороны более 3 см) на взлетно-посадочной полосе очень большое, иногда до сотен метров. Поэтому системе камеры требуется более высокое разрешение для распознавания объекта и нужна компьютерная система с более высокой скоростью обработки данных.
Г-н Дунг сказал, что технология обнаружения посторонних предметов в аэропортах применяется во многих странах, но цена очень высока. В 2017 году общий объем инвестиций в систему обнаружения и оповещения о посторонних предметах (FOD - Foreign Object Debris - FOD) оценивался в 486,2 млрд донгов для аэропорта Нойбай и 509,7 млрд донгов для аэропорта Таншоннят.
Во Вьетнаме «автоматические системы обнаружения посторонних предметов не используются, в основном применяются ручные методы. То есть аэропорты мобилизуют людей для контроля и сбора посторонних предметов на взлетно-посадочных полосах, рулежных дорожках и парковках», - сказал доктор Зунг.
Доктор Нгуен Тхань Зунг, руководитель исследования. Фото: Ха Ан
По словам доцента доктора Буй Ван Хонга, директора Института технического образования (Университет технического образования города Хошимин), системы обнаружения посторонних предметов в авиационном секторе с использованием систем камер были исследованы и применены на практике развитыми странами по всему миру. Эта технология сочетается с коротковолновыми радиолокационными системами в некоторых аэропортах по всему миру для обнаружения посторонних предметов. Однако эффективность этих систем не была оценена за пределами заявления производителя. Однако для применения во Вьетнаме стоимость высока, а технология не является упреждающей.
Он считает, что исследования группы являются основой для проектирования, установки, эксплуатации, обслуживания, освоения отечественных технологий и минимизации затрат при их практическом применении. Поэтому он ожидает, что система будет завершена исследовательской группой, протестирована и применена в отечественных аэропортах.
Ха Ан
Ссылка на источник
Комментарий (0)