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 और मशीन लर्निंग मॉडल से प्राप्त चित्रों का उपयोग करके उन विदेशी वस्तुओं का पता लगाया और चेतावनी दी जो हवाई अड्डों पर असुरक्षित स्थिति पैदा कर सकती थीं।

छवि प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी अनुप्रयोग प्रणाली को विमानन सुरक्षा को समर्थन देने की इच्छा से अनुसंधान टीम द्वारा 2 वर्षों में विकसित किया गया था।

ऐसा करने के लिए, टीम ने कंप्यूटर पर वास्तविक हवाई अड्डे का अनुकरण करते हुए एक 3D मॉडल तैयार किया, जिसमें संपूर्ण टर्मिनल, विमान, रनवे, रनवे, प्रकाश व्यवस्था (दिन और रात का अनुकरण) शामिल थे... वास्तविकता में, टीम ने रनवे के किनारे वस्तुओं का पता लगाने के लिए कैमरों की व्यवस्था की।

कंप्यूटर द्वारा नकली रनवे पर बाहरी वस्तुओं का पता लगाने के लिए विभिन्न परिदृश्य तैयार किए गए। टीम ने घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय हवाई अड्डों पर रनवे, टैक्सीवे और एप्रन की उपलब्ध छवियों को एकत्रित करके, छात्रों और व्याख्याताओं द्वारा अपनी इंटर्नशिप के दौरान ली गई छवियों के साथ मिलकर डेटा स्रोत तैयार किया।

जब कंप्यूटर में डेटा डाला जाता है, तो वह इमेज सेट में मौजूद सभी वस्तुओं को पहचान लेगा। उदाहरण के लिए, धातु की छतें, पानी की टंकी के ढक्कन, एंटीना डिश, पालतू पक्षी... यहाँ तक कि यात्रियों की वस्तुएँ जैसे बॉलपॉइंट पेन, सूटकेस के हैंडल, दस्तावेज़ क्लिप... ये सभी संभावित सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं। जब रनवे मॉडल में कोई बाहरी वस्तु आती है, तो कैमरा तस्वीरें लेगा, उन्हें विश्लेषण, प्रसंस्करण और चेतावनी जारी करने के लिए सर्वर पर भेजेगा।

अच्छी रोशनी वाली परिस्थितियों में छवियों के साथ मशीन लर्निंग मॉडल पर परीक्षण करने पर, यह 99% से अधिक सटीकता के साथ बाहरी वस्तुओं का पता लगा सकता है। शोर वाली छवियों के लिए, यानी कम रोशनी, धूल भरी, बरसाती, हवादार परिस्थितियों में... मॉडल कम सटीकता के साथ काम करता है, औसतन लगभग 70-80%। परिणामस्वरूप, मशीन लर्निंग मॉडल वस्तु के आकार, माप और स्थान को पहचान लेता है।

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

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

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

श्री डंग ने कहा कि हवाई अड्डों पर विदेशी वस्तुओं का पता लगाने की तकनीक का इस्तेमाल कई देशों द्वारा किया जा रहा है, लेकिन इसकी कीमत बहुत ज़्यादा है। 2017 में, नोई बाई हवाई अड्डे के लिए विदेशी वस्तु पहचान और चेतावनी प्रणाली (FOD - विदेशी वस्तु मलबा - FOD) में कुल निवेश 486.2 अरब VND और तान सोन न्हाट के लिए 509.7 अरब VND आंका 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 में मैनुअल तरीकों का उपयोग किया जाता है। अर्थात्, हवाईअड्डे रनवे, टैक्सीवे और पार्किंग क्षेत्रों में विदेशी वस्तुओं को नियंत्रित करने और इकट्ठा करने के लिए लोगों को जुटाते हैं।"

डॉ. गुयेन थान डुंग, शोध प्रमुख। फोटो: हा एन — डॉ. गुयेन थान डुंग, शोध प्रमुख। फोटो: *हा एन*

तकनीकी शिक्षा संस्थान (हो ची मिन्ह सिटी तकनीकी शिक्षा विश्वविद्यालय) के निदेशक, एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. बुई वान होंग के अनुसार, दुनिया के विकसित देशों द्वारा विमानन क्षेत्र में कैमरा सिस्टम का उपयोग करके विदेशी वस्तुओं का पता लगाने वाली प्रणालियों पर शोध किया गया है और उन्हें व्यवहार में लागू किया गया है। इस तकनीक को दुनिया के कुछ हवाई अड्डों पर विदेशी वस्तुओं का पता लगाने के लिए शॉर्टवेव रडार प्रणालियों के साथ जोड़ा गया है। हालाँकि, इन प्रणालियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन निर्माता की घोषणा से आगे नहीं किया गया है। हालाँकि, वियतनाम में लागू करने के लिए, लागत अधिक है और तकनीक सक्रिय नहीं है।

उनका मानना है कि समूह का शोध, घरेलू तकनीक की डिज़ाइनिंग, स्थापना, उपयोग, रखरखाव और उसमें महारत हासिल करने का आधार है, और व्यवहार में लागू होने पर लागत को न्यूनतम करने में भी सहायक है। इसलिए, उन्हें उम्मीद है कि शोध समूह इस प्रणाली को पूरा करेगा, इसका परीक्षण करेगा और घरेलू हवाई अड्डों पर लागू करेगा।

हा एन

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