वियतनामी वैज्ञानिक ने हवाई अड्डों पर विदेशी वस्तुओं का पता लगाने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित किया

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वियतनाम एविएशन अकादमी के वैज्ञानिकों के एक समूह ने कैमरों से प्राप्त छवियों और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके उन बाहरी वस्तुओं का पता लगाया और चेतावनी दी जो हवाई अड्डों में असुरक्षित स्थिति पैदा कर सकती हैं।

विमानन सुरक्षा को बढ़ावा देने की इच्छा से अनुसंधान दल ने 2 वर्षों में छवि प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी अनुप्रयोग प्रणाली विकसित की।

इसके लिए, टीम ने कंप्यूटर पर वास्तविक हवाई अड्डे का 3डी मॉडल तैयार किया, जिसमें पूरा टर्मिनल, विमान, रनवे, प्रकाश व्यवस्था (दिन और रात का अनुकरण करते हुए) आदि शामिल थे। वास्तव में, टीम ने रनवे पर वस्तुओं का पता लगाने के लिए कैमरे लगाए।

कंप्यूटर द्वारा सिम्युलेटेड रनवे पर बाहरी वस्तुओं का पता लगाने के लिए विभिन्न परिदृश्य तैयार किए गए थे। डेटा स्रोत टीम द्वारा घरेलू और अंतरराष्ट्रीय हवाई अड्डों पर रनवे, टैक्सीवे और एप्रन पर उपलब्ध छवियों को एकत्रित करके, साथ ही छात्रों और व्याख्याताओं द्वारा अपनी इंटर्नशिप के दौरान ली गई छवियों को मिलाकर बनाया गया था।

जब कंप्यूटर में डेटा फीड किया जाता है, तो वह इमेज सेट में मौजूद सभी वस्तुओं को पहचान लेता है। उदाहरण के लिए, धातु की छतें, पानी की टंकी के ढक्कन, एंटीना डिश, पालतू पक्षी... यहां तक कि यात्रियों की वस्तुएं जैसे बॉलपॉइंट पेन, सूटकेस के हैंडल, डॉक्यूमेंट क्लिप... ये सभी संभावित सुरक्षा जोखिम पैदा कर सकते हैं। जब रनवे मॉडल में कोई बाहरी वस्तु आ जाती है, तो कैमरा उसकी तस्वीरें खींचता है, उन्हें विश्लेषण, प्रोसेसिंग और चेतावनी जारी करने के लिए सर्वर पर भेजता है।

अच्छी रोशनी वाली स्थितियों में ली गई छवियों पर मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण करने पर, यह 99% से अधिक सटीकता के साथ बाहरी वस्तुओं का पता लगा सकता है। शोर वाली छवियों, जैसे कि कम रोशनी, धूल, बारिश और तेज़ हवा वाली स्थितियों में, मॉडल की सटीकता कम हो जाती है, औसतन लगभग 70-80%। परिणामस्वरूप, मशीन लर्निंग मॉडल वस्तु के आकार, आकृति और स्थान को पहचान लेता है।

फिलहाल, समूह का उत्पाद केवल जमीन पर मौजूद वस्तुओं का पता लगा सकता है। डॉ. डंग ने कहा कि वे हवा में मौजूद वस्तुओं के लिए भी इसी तरह के कार्यों पर शोध और विकास जारी रखेंगे।

विदेशी वस्तुओं का पता लगाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण टीम द्वारा हवाई अड्डे के मॉडल पर किया गया। फोटो: एनवीसीसी — विदेशी वस्तुओं का पता लगाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण टीम द्वारा हवाई अड्डे के मॉडल पर किया गया। फोटो: *एनवीसीसी*

अकादमी के उप निदेशक और अनुसंधान प्रमुख डॉ. गुयेन थान डुंग के अनुसार, हवाई अड्डे के मॉडल पर सिस्टम का परीक्षण करना वास्तविक हवाई अड्डे से बहुत अलग है। इसका कारण यह है कि कैमरे की स्थिति (सुरक्षा शर्तों को पूरा करने वाली) से रनवे पर वस्तु (3 सेमी से अधिक भुजा लंबाई वाली) की दूरी बहुत अधिक होती है, कभी-कभी सैकड़ों मीटर तक। इसलिए, वस्तु को पहचानने के लिए कैमरा सिस्टम को उच्च रिज़ॉल्यूशन और तेज़ डेटा प्रोसेसिंग गति वाले कंप्यूटर सिस्टम की आवश्यकता होती है।

श्री डंग ने कहा कि हवाई अड्डों में बाहरी वस्तुओं का पता लगाने की तकनीक कई देशों द्वारा अपनाई जा रही है, लेकिन इसकी लागत बहुत अधिक है। 2017 में, नोई बाई हवाई अड्डे के लिए बाहरी वस्तु पहचान और चेतावनी प्रणाली (एफओडी - फॉरेन ऑब्जेक्ट डेब्रिस - एफओडी) में कुल निवेश 486.2 बिलियन वीएनडी और टैन सोन न्हाट के लिए 509.7 बिलियन वीएनडी बताया गया था।

डॉ. डंग ने कहा, "वियतनाम में, विदेशी वस्तुओं का पता लगाने के लिए स्वचालित प्रणालियों का उपयोग नहीं किया गया है, उनमें से अधिकांश मैनुअल तरीकों का उपयोग करते हैं। अर्थात्, हवाई अड्डे रनवे, टैक्सीवे और पार्किंग क्षेत्रों में विदेशी वस्तुओं को नियंत्रित करने और इकट्ठा करने के लिए लोगों को तैनात करते हैं।"

डॉ. गुयेन थान डुंग, अनुसंधान प्रमुख। फोटो: हा आन — डॉ. गुयेन थान डुंग, अनुसंधान प्रमुख। फोटो: *हा आन*

हो ची मिन्ह सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्निकल एजुकेशन के तकनीकी शिक्षा संस्थान के निदेशक, एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. बुई वान हांग के अनुसार, विमानन क्षेत्र में कैमरा सिस्टम का उपयोग करके विदेशी वस्तु पहचान प्रणालियों पर शोध किया गया है और दुनिया के विकसित देशों द्वारा इन्हें व्यवहार में लाया गया है। इस तकनीक को दुनिया के कुछ हवाई अड्डों पर शॉर्टवेव रडार सिस्टम के साथ मिलाकर विदेशी वस्तुओं का पता लगाया जाता है। हालांकि, निर्माता की घोषणाओं से परे इन प्रणालियों की प्रभावशीलता का व्यापक मूल्यांकन नहीं किया गया है। लेकिन वियतनाम में इसे लागू करना महंगा है और तकनीक अभी सक्रिय नहीं है।

उनका मानना है कि समूह का शोध घरेलू प्रौद्योगिकी के डिजाइन, स्थापना, उपयोग, रखरखाव और दक्षता में महारत हासिल करने का आधार है, और व्यवहार में लागू होने पर लागत को कम करता है। इसलिए, उन्हें उम्मीद है कि शोध समूह द्वारा इस प्रणाली को पूरा किया जाएगा, इसका परीक्षण किया जाएगा और घरेलू हवाई अड्डों पर इसे लागू किया जाएगा।

हा एन

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