Un groupe de scientifiques de l'Académie d'aviation du Vietnam a utilisé des images de caméras et des modèles d'apprentissage automatique pour détecter et avertir des objets étrangers susceptibles de provoquer des risques à l'aéroport.
Le système d'application de la technologie de traitement d'image a été développé par l'équipe de recherche sur une période de 2 ans avec la volonté de soutenir la sécurité aérienne.
Pour ce faire, l'équipe a esquissé un modèle 3D sur ordinateur pour simuler l'aéroport réel, y compris l'ensemble du terminal, les avions, la piste, le tunnel, le système d'éclairage (simulant le jour et la nuit)... En réalité, l'équipe a disposé des caméras pour détecter les objets le long de la piste.
Différents scénarios ont été élaborés pour permettre à l'ordinateur de détecter des corps étrangers sur la piste simulée. L'équipe a construit la source de données à partir d'images disponibles sur les pistes, les voies de circulation et les aires de trafic des aéroports nationaux et internationaux , combinées à des images prises par les étudiants et les enseignants lors de leurs stages.
Lorsque les données sont introduites dans l'ordinateur, celui-ci apprend à reconnaître tous les objets de la série de photos. Par exemple, les toits métalliques, les couvercles de réservoirs d'eau, les antennes paraboliques, les oiseaux domestiques… et même les objets personnels des passagers comme les stylos à bille, les poignées de valise, les pinces à documents… tous présentent des risques potentiels pour la sécurité. Si des objets étrangers sont introduits dans la piste, l'appareil photo capture des images et les envoie au serveur pour analyse, traitement et avertissement.
Lors de tests sur un modèle d'apprentissage automatique avec des images en conditions de forte luminosité, la précision de détection des objets étrangers est supérieure à 99 %. Pour les images bruitées, c'est-à-dire en conditions de faible luminosité, poussiéreuses, pluvieuses ou venteuses, le modèle fonctionne avec une précision moindre, de l'ordre de 70 à 80 % en moyenne. Par conséquent, le modèle d'apprentissage automatique reconnaît la forme, la taille et l'emplacement de l'objet.
Actuellement, le produit du groupe ne détecte que les objets au sol. Le Dr Dung a déclaré qu'il poursuivrait ses recherches et développerait des fonctions similaires pour les objets aériens.
Le modèle d'apprentissage automatique permettant de détecter les corps étrangers a été testé par l'équipe sur un modèle d'aéroport. Photo : NVCC
Selon le Dr Nguyen Thanh Dung, directeur adjoint de l'Académie et responsable de la recherche, tester le système sur un modèle d'aéroport est très différent de l'aéroport réel. En effet, la distance entre la position de la caméra (conformément aux conditions de sécurité) et l'objet (d'une longueur de côté supérieure à 3 cm) sur la piste est très importante, atteignant parfois des centaines de mètres. Par conséquent, le système de caméra nécessite une résolution plus élevée pour reconnaître l'objet et un système informatique capable de traiter les données plus rapidement.
M. Dung a déclaré que la technologie de détection des corps étrangers dans les aéroports est utilisée par de nombreux pays, mais son coût est très élevé. En 2017, l'investissement total dans le système de détection et d'alerte des corps étrangers (FOD) s'élevait à 486,2 milliards de VND pour l'aéroport de Noi Bai et à 509,7 milliards de VND pour l'aéroport de Tan Son Nhat.
Au Vietnam, « les systèmes automatiques de détection des corps étrangers ne sont pas utilisés ; on utilise principalement des méthodes manuelles. Autrement dit, les aéroports mobilisent du personnel pour contrôler et collecter les corps étrangers sur les pistes, les voies de circulation et les parkings », a déclaré le Dr Dung.
Dr Nguyen Thanh Dung, responsable de la recherche. Photo : Ha An
Selon le professeur associé Dr Bui Van Hong, directeur de l'Institut d'enseignement technique (Université d'enseignement technique de Hô-Chi-Minh-Ville), les systèmes de détection d'objets étrangers dans le secteur aéronautique utilisant des caméras ont été étudiés et appliqués dans la pratique par les pays développés du monde entier. Cette technologie est combinée à des systèmes radar à ondes courtes dans certains aéroports du monde pour détecter les objets étrangers. Cependant, l'efficacité de ces systèmes n'a pas été évaluée au-delà de l'annonce du fabricant. Cependant, pour une application au Vietnam, le coût est élevé et la technologie manque de proactivité.
Il estime que les recherches du groupe constituent la base de la conception, de l'installation, de l'exploitation, de la maintenance et de la maîtrise des technologies nationales, ainsi que de la minimisation des coûts en cas d'application pratique. Il s'attend donc à ce que le système soit finalisé par le groupe de recherche, testé et appliqué dans les aéroports nationaux.
Ha An
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