Vietnamský vědec učí stroje detekovat cizí předměty na letištích

Skupina vědců z Vietnamské letecké akademie využila snímky z kamer a modely strojového učení k detekci a varování před cizími předměty, které by mohly způsobit nebezpečné podmínky na letištích.

Aplikační systém pro technologii zpracování obrazu byl vyvíjen výzkumným týmem více než 2 roky s cílem podpořit bezpečnost letectví.

Za tímto účelem tým načrtl na počítači 3D model simulující skutečné letiště, včetně celého terminálu, letadel, ranveje, přistávací dráhy, osvětlovacího systému (simulujícího den i noc)... Ve skutečnosti tým rozmístil kamery pro detekci objektů podél ranveje.

Pro počítač byly vytvořeny různé scénáře pro detekci cizích objektů na simulované ranveji. Zdroj dat vytvořil tým ze shromažďování dostupných snímků z ranvejí, pojezdových drah a odbavovacích ploch na domácích i mezinárodních letištích v kombinaci se snímky pořízenými studenty a lektory během jejich stáží.

Když jsou data vložena do počítače, ten rozpozná všechny objekty v sadě obrázků. Například kovové střechy, kryty vodních nádrží, anténní talíře, domácí ptáci... dokonce i předměty pro cestující, jako jsou kuličková pera, rukojeti kufrů, sponky na dokumenty... všechny představují potenciální bezpečnostní riziko. Když se do modelu dráhy dostanou cizí předměty, kamera pořídí snímky, odešle je na server k analýze, zpracování a vydání varování.

Při testování na modelu strojového učení s obrázky v dobře osvětlených podmínkách dokáže detekovat cizí objekty s přesností přes 99 %. Pokud jde o zašumené obrazy, tj. za slabého osvětlení, v prašných, deštivých nebo větrných podmínkách... model pracuje s nižší přesností, v průměru kolem 70–80 %. V důsledku toho model strojového učení rozpoznává tvar, velikost a umístění objektu.

Produkt této skupiny v současné době detekuje pouze objekty na zemi. Dr. Dung uvedl, že bude pokračovat ve výzkumu a vývoji podobných funkcí pro objekty ve vzduchu.

Model strojového učení pro detekci cizích předmětů byl týmem testován na modelu letiště. Foto: NVCC — Model strojového učení pro detekci cizích předmětů byl týmem testován na modelu letiště. Foto: *NVCC*

Podle Dr. Nguyen Thanh Dunga, zástupce ředitele Akademie a vedoucího výzkumu, se testování systému na modelu letiště velmi liší od skutečného letiště. Důvodem je, že vzdálenost od pozice kamery (splňující bezpečnostní podmínky) k objektu (délka strany přes 3 cm) na ranveji je velmi velká, někdy až stovky metrů. Kamerový systém proto potřebuje vyšší rozlišení k rozpoznání objektu a počítačový systém s rychlejším zpracováním dat.

Pan Dung uvedl, že technologie pro detekci cizích předmětů na letištích je používána v mnoha zemích, ale cena je velmi vysoká. V roce 2017 byly celkové investice do systému detekce a varování před cizími předměty (FOD - Foreign Object Debris - FOD) pro letiště Noi Bai odhadovány na 486,2 miliardy VND a pro letiště Tan Son Nhat na 509,7 miliardy VND.

Ve Vietnamu se „automatické systémy pro detekci cizích předmětů nepoužívají, většina z nich používá manuální metody. To znamená, že letiště mobilizují lidi ke kontrole a sběru cizích předmětů na ranvejích, pojezdových drahách a parkovištích,“ řekl Dr. Dung.

Dr. Nguyen Thanh Dung, vedoucí výzkumu. Foto: Ha An — Dr. Nguyen Thanh Dung, vedoucí výzkumu. Foto: *Ha An*

Podle docenta Dr. Bui Van Honga, ředitele Institutu technického vzdělávání (Hočiminova městská univerzita technického vzdělávání), byly systémy detekce cizích předmětů v letecké oblasti pomocí kamerových systémů zkoumány a aplikovány v praxi ve vyspělých zemích světa. Tato technologie je na některých letištích po celém světě kombinována s krátkovlnnými radarovými systémy pro detekci cizích předmětů. Účinnost těchto systémů však nebyla podrobněji vyhodnocena, než bylo oznámeno výrobcem. Použití ve Vietnamu je však vysoké a technologie není proaktivní.

Věří, že výzkum skupiny je základem pro návrh, instalaci, využívání, údržbu, zvládnutí domácích technologií a minimalizaci nákladů při jejich aplikaci v praxi. Proto očekává, že systém bude výzkumnou skupinou dokončen, otestován a aplikován na vnitrostátních letištích.

Ha An

Zdrojový odkaz