Sekelompok ilmuwan dari Akademi Penerbangan Vietnam menggunakan gambar dari kamera dan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi dan memperingatkan benda asing yang dapat menyebabkan ketidakamanan di bandara.
Sistem aplikasi teknologi pengolahan citra ini dikembangkan oleh tim peneliti selama 2 tahun dengan keinginan untuk mendukung keselamatan penerbangan.
Untuk melakukan ini, tim membuat sketsa model 3D di komputer untuk mensimulasikan bandara sesungguhnya, termasuk seluruh terminal, pesawat, landasan pacu, terowongan, sistem pencahayaan (mensimulasikan siang dan malam)... Pada kenyataannya, tim mengatur kamera untuk mendeteksi objek di sepanjang landasan pacu.
Berbagai skenario dirancang agar komputer dapat mendeteksi objek asing di landasan pacu simulasi. Sumber data dibangun oleh tim dengan mengumpulkan citra yang tersedia di lokasi landasan pacu, jalur taksi, dan apron di bandara domestik dan internasional , dikombinasikan dengan citra yang diambil oleh mahasiswa dan dosen selama magang mereka.
Ketika data dimasukkan ke dalam komputer, komputer akan mempelajari semua objek dalam rangkaian foto. Misalnya, atap logam, penutup tangki air, antena parabola, burung peliharaan... bahkan barang bawaan penumpang seperti pulpen, gagang koper, klip dokumen... semuanya berpotensi menimbulkan risiko keselamatan. Ketika benda asing masuk ke landasan model, kamera akan mengambil gambar, mengirimkannya ke server untuk dianalisis, diproses, dan mengeluarkan peringatan.
Saat diuji pada model pembelajaran mesin dengan gambar dalam kondisi pencahayaan yang baik, model tersebut dapat mendeteksi objek asing dengan akurasi lebih dari 99%. Sedangkan untuk gambar yang berisik, misalnya dalam kondisi pencahayaan redup, berdebu, hujan, atau berangin... model tersebut beroperasi dengan akurasi yang lebih rendah, rata-rata sekitar 70-80%. Akibatnya, model pembelajaran mesin hanya mengenali bentuk, ukuran, dan lokasi objek.
Saat ini, produk kelompok tersebut hanya dapat mendeteksi objek di darat. Dr. Dung mengatakan bahwa ia akan terus meneliti dan mengembangkan fungsi serupa untuk objek di udara.
Model pembelajaran mesin untuk mendeteksi benda asing diuji oleh tim pada model bandara. Foto: NVCC
Menurut Dr. Nguyen Thanh Dung, Wakil Direktur Akademi dan kepala penelitian, pengujian sistem pada model bandara sangat berbeda dengan bandara sungguhan. Hal ini disebabkan jarak dari posisi kamera (yang memenuhi persyaratan keselamatan) ke objek (panjang sisi lebih dari 3 cm) di landasan pacu sangat jauh, terkadang hingga ratusan meter. Oleh karena itu, sistem kamera membutuhkan resolusi yang lebih tinggi untuk mengenali objek dan membutuhkan sistem komputer dengan kecepatan pemrosesan data yang lebih tinggi.
Bapak Dung mengatakan bahwa teknologi pendeteksi benda asing di bandara telah diterapkan oleh banyak negara, tetapi biayanya sangat mahal. Pada tahun 2017, total investasi untuk sistem deteksi dan peringatan benda asing (FOD - Foreign Object Debris - FOD) tercatat sebesar 486,2 miliar VND untuk Bandara Noi Bai dan 509,7 miliar VND untuk Bandara Tan Son Nhat.
Di Vietnam, "sistem otomatis untuk mendeteksi benda asing belum digunakan, sebagian besar masih menggunakan metode manual. Artinya, bandara mengerahkan personel untuk mengontrol dan mengumpulkan benda asing di landasan pacu, jalur taksi, dan area parkir," kata Dr. Dung.
Dr. Nguyen Thanh Dung, kepala penelitian. Foto: Ha An
Menurut Associate Professor Dr. Bui Van Hong, Direktur Institut Pendidikan Teknik (Universitas Pendidikan Teknik Kota Ho Chi Minh), sistem deteksi benda asing di sektor penerbangan menggunakan sistem kamera telah diteliti dan diterapkan secara praktis oleh negara-negara maju di seluruh dunia. Teknologi ini dikombinasikan dengan sistem radar gelombang pendek di beberapa bandara di seluruh dunia untuk mendeteksi benda asing. Namun, efektivitas sistem ini belum dievaluasi lebih lanjut setelah diumumkan oleh produsennya. Namun, untuk diterapkan di Vietnam, biayanya tinggi dan teknologinya belum proaktif.
Ia meyakini bahwa penelitian kelompok tersebut merupakan dasar untuk merancang, memasang, memanfaatkan, memelihara, menguasai teknologi dalam negeri, dan meminimalkan biaya jika diterapkan dalam praktik. Oleh karena itu, ia berharap sistem ini dapat diselesaikan oleh kelompok peneliti, diuji, dan diterapkan di bandara-bandara domestik.
Ha An
[iklan_2]
Tautan sumber
Komentar (0)