Вьетнамский учёный обучает машины обнаруживать посторонние предметы в аэропортах

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 технологий 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.

Для компьютера были разработаны различные сценарии обнаружения посторонних объектов на имитируемой взлётно-посадочной полосе. Источник данных был сформирован командой на основе имеющихся изображений взлётно-посадочных полос, рулёжных дорожек и перронов внутренних и международных аэропортов, а также изображений, полученных студентами и преподавателями во время стажировки.

При загрузке данных в компьютер он запоминает все объекты на снимке. 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. При попадании посторонних предметов на модельную взлётно-посадочную полосу камера делает снимки, отправляет их на сервер для анализа, обработки и выдачи предупреждений.

При тестировании модели машинного обучения на изображениях в условиях хорошей освещённости она обнаруживает посторонние объекты с точностью более 99%. Что касается шумных изображений, то, например, в условиях низкой освещённости, пыли, дождя или ветра, модель работает с меньшей точностью, в среднем около 70–80%. В результате модель машинного обучения распознаёт форму, размер и местоположение объекта.

В настоящее время продукт группы обнаруживает только объекты на земле. Доктор Дунг заявил, что продолжит исследования и разработку аналогичных функций для объектов в воздухе.

Команда протестировала модель машинного обучения для обнаружения посторонних объектов на модели аэропорта. Фото: NVCC — Команда протестировала модель машинного обучения для обнаружения посторонних объектов 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 испытаний в реальном аэропорту. Это связано с тем, что расстояние от положения камеры (при соблюдении условий безопасности) до объекта (длина стороны более 3 см) на взлётно-посадочной полосе очень велико, иногда до сотен метров. Поэтому для распознавания объекта системе камер требуется более высокое разрешение, а также компьютер с более высокой скоростью обработки данных.

Г-н Зунг отметил, что технологии обнаружения посторонних предметов в аэропортах применяются во многих странах, но стоят очень дорого. В 2017 году общие инвестиции в систему обнаружения и предупреждения о посторонних предметах (FOD — Foreign Object Debris — FOD) составили 486,2 млрд донгов для аэропорта Нойбай и 509,7 млрд донгов для аэропорта Таншоннят.

Во Вьетнаме «автоматические системы обнаружения посторонних предметов не применяются, в основном используются ручные методы. То есть аэропорты мобилизуют людей для контроля и сбора посторонних предметов на взлётно-посадочных полосах, рулёжных дорожках и парковках», — сказал доктор Зунг.

Доктор Нгуен Тхань Зунг, руководитель исследования. Фото: Ха Ан — Доктор Нгуен Тхань Зунг, руководитель исследования. Фото: *Ха Ан*

По словам доцента доктора Буй Ван Хонга, директора Института технического образования (Хошиминский университет технического образования), системы обнаружения посторонних объектов в авиационном секторе с использованием камер исследовались и применялись на практике в развитых странах мира. В некоторых аэропортах мира эта технология комбинируется с коротковолновыми радиолокационными системами для обнаружения посторонних объектов. Однако эффективность этих систем оценивалась только на уровне заявлений производителя. Однако применение этих систем во Вьетнаме сопряжено с высокой стоимостью и не является проактивным.

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 исследовательская группа доработает систему, протестирует её и применит в отечественных аэропортах.

Ха Ан

Ссылка на источник