Vietnam Havacılık Akademisi'nden bir grup bilim insanı, havaalanlarında güvensiz koşullara neden olabilecek yabancı cisimleri tespit etmek ve uyarmak için kameralardan gelen görüntüleri ve makine öğrenmesi modellerini kullandı.
Görüntü işleme teknolojisi uygulama sistemi, havacılık emniyetini destekleme arzusuyla araştırma ekibi tarafından 2 yıl boyunca geliştirildi.
Bunu yapmak için ekip, tüm terminal, uçaklar, pist, pist, aydınlatma sistemi (gece ve gündüz simülasyonu) dahil olmak üzere gerçek havaalanını simüle eden bilgisayarda bir 3B model çizdi. Gerçekte ekip, pist boyunca nesneleri tespit edecek şekilde kameralar yerleştirdi.
Simüle edilen pistte yabancı cisimlerin bilgisayar tarafından tespit edilmesi için farklı senaryolar oluşturuldu. Veri kaynağı, ekip tarafından yurtiçi ve uluslararası havalimanlarındaki pist konumları, taksi yolları ve apronlardan toplanan mevcut görüntüler ve stajları sırasında öğrenci ve öğretim görevlileri tarafından çekilen görüntülerin birleştirilmesiyle oluşturuldu.
Veriler bilgisayara yüklendiğinde, görüntü kümesindeki tüm nesneler öğrenilecektir. Örneğin, metal çatılar, su deposu kapakları, anten çanakları, evcil kuşlar... hatta tükenmez kalem, bavul sapı, belge klipsleri gibi yolcu eşyaları bile potansiyel bir güvenlik riski oluşturur. Pist modeline yabancı nesneler girdiğinde, kamera görüntüleri yakalayacak, analiz, işleme ve uyarılar için sunucuya gönderecektir.
İyi aydınlatılmış ortamlardaki görüntülerle bir makine öğrenimi modeli üzerinde test edildiğinde, yabancı cisimleri %99'un üzerinde doğrulukla tespit edebilir. Gürültülü görüntülerde ise, yani düşük ışıklı, tozlu, yağmurlu, rüzgarlı koşullarda, model daha düşük doğrulukla çalışır ve ortalama %70-80 civarındadır. Sonuç olarak, makine öğrenimi modeli cismin şeklini, boyutunu ve konumunu tanır.
Grubun ürünü şimdilik yalnızca yerdeki nesneleri algılıyor. Dr. Dung, havadaki nesneler için de benzer işlevler üzerinde araştırma yapmaya ve geliştirmeye devam edeceğini söyledi.
Yabancı cisimleri tespit etmek için geliştirilen makine öğrenimi modeli, ekip tarafından bir havaalanı modeli üzerinde test edildi. Fotoğraf: NVCC
Akademi Müdür Yardımcısı ve araştırmanın başkanı Dr. Nguyen Thanh Dung'a göre, sistemin havalimanı modeli üzerinde test edilmesi, gerçek havalimanından çok farklı. Bunun nedeni, kameranın (güvenlik koşullarını karşılayan) pistteki nesneye (yan uzunluğu 3 cm'den fazla) olan mesafesinin çok büyük olması, bazen yüzlerce metreye kadar ulaşabilmesi. Bu nedenle, kamera sisteminin nesneyi tanıması için daha yüksek çözünürlüğe ve daha hızlı veri işleme hızına sahip bir bilgisayar sistemine ihtiyacı var.
Bay Dung, havalimanlarında yabancı cisimleri tespit etme teknolojisinin birçok ülke tarafından kullanıldığını, ancak maliyetinin çok yüksek olduğunu söyledi. 2017 yılında, Noi Bai Havalimanı için yabancı cisim tespit ve uyarı sistemine (FOD - Foreign Object Debris - FOD) yapılan toplam yatırımın 486,2 milyar VND, Tan Son Nhat Havalimanı için ise 509,7 milyar VND olduğu belirtildi.
Dr. Dung, "Vietnam'da yabancı cisimleri tespit etmek için otomatik sistemler kullanılmıyor, çoğu manuel yöntem kullanıyor. Yani havalimanları, pistlerde, taksi yollarında ve park alanlarında yabancı cisimleri kontrol etmek ve toplamak için insanları seferber ediyor," dedi.
Araştırma başkanı Dr. Nguyen Thanh Dung. Fotoğraf: Ha An
Ho Chi Minh Şehri Teknik Eğitim Üniversitesi Teknik Eğitim Enstitüsü Müdürü Doçent Dr. Bui Van Hong'a göre, havacılık alanında kamera sistemleri kullanan yabancı cisim tespit sistemleri, dünyanın gelişmiş ülkeleri tarafından araştırılmış ve pratikte uygulanmıştır. Bu teknoloji, yabancı cisimleri tespit etmek için dünyadaki bazı havalimanlarında kısa dalga radar sistemleriyle birleştirilmektedir. Ancak, bu sistemlerin etkinliği, üreticinin duyurusunun ötesinde pek değerlendirilmemiştir. Vietnam'da uygulanmasının maliyeti yüksek ve teknoloji proaktif değildir.
Grubun araştırmalarının, yerli teknolojinin tasarımı, kurulumu, işletilmesi, bakımı ve ustalaşması için temel teşkil ettiğine ve pratikte uygulandığında maliyetlerin en aza indirilmesine inanmaktadır. Bu nedenle, sistemin araştırma grubu tarafından tamamlanmasını, test edilmesini ve yurtiçi havalimanlarında uygulanmasını beklemektedir.
Ha An
[reklam_2]
Kaynak bağlantısı
Yorum (0)