ویتنام ایوی ایشن اکیڈمی کے سائنسدانوں کے ایک گروپ نے کیمروں اور مشین لرننگ ماڈلز سے لی گئی تصاویر کو غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے اور خبردار کرنے کے لیے استعمال کیا جو ہوائی اڈوں پر غیر محفوظ حالات کا باعث بن سکتے ہیں۔
امیج پروسیسنگ ٹیکنالوجی ایپلی کیشن سسٹم کو ریسرچ ٹیم نے 2 سالوں میں ایوی ایشن سیفٹی کو سپورٹ کرنے کی خواہش کے ساتھ تیار کیا تھا۔
ایسا کرنے کے لیے، ٹیم نے کمپیوٹر پر ایک 3D ماڈل کا خاکہ بنایا جس میں اصل ہوائی اڈے کا نقشہ بنایا گیا، جس میں پورا ٹرمینل، ہوائی جہاز، رن وے، رن وے، لائٹنگ سسٹم (دن اور رات کی نقل) شامل ہے... حقیقت میں، ٹیم نے رن وے کے ساتھ موجود اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے کیمروں کا انتظام کیا۔
نقلی رن وے پر غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے کمپیوٹر کے لیے مختلف منظرنامے بنائے گئے تھے۔ ڈیٹا سورس ٹیم نے رن وے کے مقامات، ٹیکسی ویز اور ملکی اور بین الاقوامی ہوائی اڈوں پر ایپرن پر دستیاب تصاویر کو جمع کرنے سے بنایا تھا، جس میں طلباء اور لیکچررز نے اپنی انٹرن شپ کے دوران لی گئی تصاویر کو ملایا تھا۔
جب ڈیٹا کو کمپیوٹر میں فیڈ کیا جاتا ہے تو یہ امیج سیٹ میں موجود تمام اشیاء کو سیکھ لے گا۔ مثال کے طور پر، دھات کی چھتیں، پانی کے ٹینک کا احاطہ، اینٹینا ڈشز، پالتو پرندے... حتیٰ کہ مسافروں کی اشیاء جیسے بال پوائنٹ پین، سوٹ کیس کے ہینڈل، دستاویز کے کلپس... سبھی ممکنہ حفاظتی خطرے کا باعث بنتے ہیں۔ جب غیر ملکی اشیاء کو رن وے ماڈل میں متعارف کرایا جاتا ہے، تو کیمرہ تصاویر کھینچ لے گا، انہیں تجزیہ، پروسیسنگ اور وارننگ جاری کرنے کے لیے سرور کو بھیجے گا۔
اچھی طرح سے روشن حالات میں تصاویر کے ساتھ مشین لرننگ ماڈل پر جانچ کرتے وقت، یہ 99% سے زیادہ درستگی کے ساتھ غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگا سکتا ہے۔ جہاں تک شور والی تصویروں کا تعلق ہے، یعنی کم روشنی، گرد آلود، بارش، ہوا کے حالات میں... ماڈل کم درستگی کے ساتھ کام کرتا ہے، اوسطاً 70 - 80%۔ نتیجے کے طور پر، مشین لرننگ ماڈل آبجیکٹ کی شکل، سائز اور مقام کو پہچانتا ہے۔
فی الحال، گروپ کا پروڈکٹ صرف زمین پر موجود اشیاء کا پتہ لگاتا ہے۔ ڈاکٹر ڈنگ نے کہا کہ وہ ہوا میں موجود اشیاء کے لیے اسی طرح کے افعال کی تحقیق اور ترقی جاری رکھیں گے۔
غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے مشین لرننگ ماڈل کا تجربہ ٹیم نے ہوائی اڈے کے ماڈل پر کیا۔ تصویر: این وی سی سی
اکیڈمی کے ڈپٹی ڈائریکٹر اور ریسرچ کے سربراہ ڈاکٹر Nguyen Thanh Dung کے مطابق ہوائی اڈے کے ماڈل پر سسٹم کی جانچ اصل ہوائی اڈے سے بہت مختلف ہے۔ وجہ یہ ہے کہ رن وے پر کیمرے کی پوزیشن (حفاظتی شرائط کو پورا کرنے) سے آبجیکٹ (سائیڈ کی لمبائی 3 سینٹی میٹر سے زیادہ) تک کا فاصلہ بہت بڑا ہے، بعض اوقات سینکڑوں میٹر تک۔ لہذا، کیمرے کے نظام کو آبجیکٹ کو پہچاننے کے لیے ایک اعلی ریزولیوشن کی ضرورت ہے اور تیز ڈیٹا پروسیسنگ کی رفتار کے ساتھ کمپیوٹر سسٹم کی ضرورت ہے۔
مسٹر ڈنگ نے کہا کہ ہوائی اڈوں پر غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے کی ٹیکنالوجی بہت سے ممالک استعمال کرتے ہیں، لیکن اس کی قیمت بہت مہنگی ہے۔ 2017 میں، غیر ملکی آبجیکٹ کا پتہ لگانے اور وارننگ سسٹم (ایف او ڈی - فارن آبجیکٹ ڈیبرس - ایف او ڈی) میں نوئی بائی ہوائی اڈے کے لیے 486.2 بلین VND اور ٹین سون ناٹ 509.7 بلین VND میں کل سرمایہ کاری کا حوالہ دیا گیا۔
ویتنام میں، "غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے خودکار نظام استعمال نہیں کیے گئے، ان میں سے زیادہ تر دستی طریقے استعمال کرتے ہیں۔ یعنی ہوائی اڈے لوگوں کو رن وے، ٹیکسی ویز، اور پارکنگ ایریاز میں غیر ملکی اشیاء کو کنٹرول کرنے اور جمع کرنے کے لیے متحرک کرتے ہیں،" ڈاکٹر ڈنگ نے کہا۔
تحقیق کے سربراہ ڈاکٹر Nguyen Thanh Dung. تصویر: ہا این
انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنیکل ایجوکیشن (ہو چی منہ سٹی یونیورسٹی آف ٹیکنیکل ایجوکیشن) کے ڈائریکٹر ایسوسی ایٹ پروفیسر ڈاکٹر بوئی وان ہونگ کے مطابق، کیمرہ سسٹم کا استعمال کرتے ہوئے ہوا بازی کے میدان میں غیر ملکی آبجیکٹ کا پتہ لگانے کے نظام پر دنیا کے ترقی یافتہ ممالک نے تحقیق کی ہے اور عملی طور پر ان کا اطلاق کیا ہے۔ اس ٹیکنالوجی کو غیر ملکی اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے دنیا کے کچھ ہوائی اڈوں پر شارٹ ویو ریڈار سسٹم کے ساتھ ملایا گیا ہے۔ تاہم، ان سسٹمز کی تاثیر کا اندازہ کارخانہ دار کے اعلان سے زیادہ نہیں کیا گیا ہے۔ تاہم، ویتنام میں درخواست دینے کے لیے، لاگت زیادہ ہے اور ٹیکنالوجی فعال نہیں ہے۔
ان کا ماننا ہے کہ گروپ کی تحقیق ڈیزائننگ، انسٹال کرنے، استعمال کرنے، برقرار رکھنے، گھریلو ٹیکنالوجی میں مہارت حاصل کرنے، لاگت کو کم کرنے کی بنیاد ہے اگر عملی طور پر لاگو کیا جائے۔ لہذا، وہ توقع کرتا ہے کہ یہ نظام تحقیقاتی گروپ کے ذریعے مکمل کیا جائے گا، اسے گھریلو ہوائی اڈوں پر آزمایا اور لاگو کیا جائے گا۔
ہا این
ماخذ لنک
تبصرہ (0)