Вьетнамский учёный обучает машины обнаруживать посторонние предметы в аэропортах

Группа ученых из Вьетнамской авиационной академии использовала изображения с камер и модели машинного обучения для обнаружения и предупреждения о посторонних предметах, которые могут создавать опасные условия в аэропортах.

Система обработки изображений была разработана исследовательской группой в течение 2 лет с целью повышения безопасности полетов.

Для этого команда создала на компьютере 3D-модель, имитирующую реальный аэропорт, включая весь терминал, самолеты, взлетно-посадочную полосу, систему освещения (имитирующую день и ночь)... В реальности команда установила камеры для обнаружения объектов вдоль взлетно-посадочной полосы.

Для компьютерной системы были разработаны различные сценарии обнаружения посторонних предметов на имитируемой взлетно-посадочной полосе. Источник данных был составлен командой на основе собранных изображений взлетно-посадочных полос, рулежных дорожек и перронов в аэропортах внутренних и международных рейсов, а также изображений, сделанных студентами и преподавателями во время практических занятий.

Когда данные поступают в компьютер, он запоминает все объекты на изображении. Например, металлические крыши, крышки резервуаров для воды, антенные тарелки, домашние птицы... даже предметы, используемые пассажирами, такие как шариковые ручки, ручки чемоданов, скрепки для документов... все это представляет потенциальную опасность. При попадании посторонних предметов в модель взлетно-посадочной полосы камера будет делать снимки, отправлять их на сервер для анализа, обработки и выдачи предупреждений.

При тестировании модели машинного обучения на изображениях, полученных в условиях хорошего освещения, она способна обнаруживать посторонние объекты с точностью более 99%. Что касается зашумленных изображений, то есть полученных в условиях низкой освещенности, пыли, дождя, ветра и т.д., модель работает с меньшей точностью, в среднем около 70-80%. В результате модель машинного обучения распознает форму, размер и местоположение объекта.

В настоящее время продукт группы обнаруживает только объекты на земле. Доктор Дунг заявил, что продолжит исследования и разработку аналогичных функций для объектов в воздухе.

Команда протестировала модель машинного обучения для обнаружения посторонних предметов на макете аэропорта. Фото: NVCC — Команда протестировала модель машинного обучения для обнаружения посторонних предметов на макете аэропорта. Фото: *NVCC*

По словам доктора Нгуен Тхань Зунга, заместителя директора Академии и руководителя исследований, тестирование системы на модели аэропорта значительно отличается от реального аэропорта. Причина в том, что расстояние от точки установки камеры (соответствующей требованиям безопасности) до объекта (со стороной более 3 см) на взлетно-посадочной полосе очень велико, иногда достигая сотен метров. Поэтому система камер требует более высокого разрешения для идентификации объектов и вычислительной системы с более высокой скоростью обработки данных.

Г-н Дунг заявил, что технология обнаружения посторонних предметов в аэропортах применяется во многих странах, но её стоимость очень высока. В 2017 году общие инвестиции в систему обнаружения и предупреждения о посторонних предметах (FOD - Foreign Object Debris - FOD) в аэропорту Нойбай составили 486,2 млрд донгов, а в аэропорту Таншоннят - 509,7 млрд донгов.

Во Вьетнаме «автоматические системы обнаружения посторонних предметов не используются, в большинстве случаев применяются ручные методы. То есть в аэропортах задействован персонал для контроля и сбора посторонних предметов на взлетно-посадочных полосах, рулежных дорожках и стоянках», — сказал доктор Дунг.

Доктор Нгуен Тхань Зунг, руководитель исследования. Фото: Ха Ан — Доктор Нгуен Тхань Зунг, руководитель исследования. Фото: *Ха Ан*

По словам доцента доктора Буй Ван Хонга, директора Института технического образования (Университет технического образования Хошимина), системы обнаружения посторонних предметов в авиации с использованием камер уже исследованы и применяются на практике в развитых странах мира. В некоторых аэропортах мира эта технология сочетается с коротковолновыми радиолокационными системами для обнаружения посторонних предметов. Однако эффективность этих систем пока не получила широкого распространения, за исключением заявлений производителей. Кроме того, их применение во Вьетнаме сопряжено с высокими затратами и недостаточной технологической продвинутостью.

Он считает, что исследования группы являются основой для проектирования, установки, эксплуатации, обслуживания и освоения отечественных технологий, а также для минимизации затрат при их практическом применении. Поэтому он ожидает, что система будет доработана исследовательской группой, протестирована и применена в отечественных аэропортах.

Ха Ан

Ссылка на источник