Vietnamesischer Wissenschaftler bringt Maschinen bei, Fremdkörper auf Flughäfen zu erkennen

Eine Gruppe von Wissenschaftlern der Vietnam Aviation Academy nutzte Bilder von Kameras und Modelle des maschinellen Lernens, um Fremdkörper zu erkennen und vor ihnen zu warnen, die die Sicherheit am Flughafen gefährden könnten.

Das Anwendungssystem der Bildverarbeitungstechnologie wurde vom Forschungsteam über zwei Jahre mit dem Ziel entwickelt, die Flugsicherheit zu unterstützen.

Zu diesem Zweck skizzierte das Team am Computer ein 3D-Modell, um den tatsächlichen Flughafen zu simulieren, einschließlich des gesamten Terminals, der Flugzeuge, der Landebahn, des Tunnels, des Beleuchtungssystems (Simulation von Tag und Nacht) … In Wirklichkeit arrangierte das Team Kameras, um Objekte entlang der Landebahn zu erkennen.

Es wurden verschiedene Szenarien konstruiert, in denen der Computer Fremdkörper auf der simulierten Landebahn erkennen konnte. Die Datenquelle wurde vom Team durch die Sammlung verfügbarer Bilder von Start- und Landebahnen, Rollbahnen und Vorfeldern nationaler und internationaler Flughäfen erstellt und mit Bildern kombiniert, die von Studenten und Dozenten während ihrer Praktika aufgenommen wurden.

Wenn Daten in den Computer eingespeist werden, lernt er alle Objekte im Bildsatz. Beispielsweise stellen Wellblechdächer, Wassertankabdeckungen, Antennenschüsseln, Heimvögel und sogar Passagiergegenstände wie Kugelschreiber, Koffergriffe und Dokumentenklammern potenzielle Sicherheitsrisiken dar. Wenn ein Fremdkörper auf die Modelllandebahn gelangt, nimmt die Kamera Bilder auf und sendet sie zur Analyse, Verarbeitung und Ausgabe von Warnungen an den Server.

Bei Tests an einem maschinellen Lernmodell mit Bildern unter guten Lichtbedingungen können Fremdobjekte mit einer Genauigkeit von über 99 % erkannt werden. Bei verrauschten Bildern, d. h. bei schwachem Licht, Staub, Regen oder Wind, arbeitet das Modell mit einer geringeren Genauigkeit, im Durchschnitt etwa 70–80 %. Als Ergebnis erkennt das maschinelle Lernmodell die Form, Größe und Position des Objekts.

Derzeit erkennt das Produkt des Teams nur Objekte auf dem Boden. Dr. Dung sagte, er werde weiterhin ähnliche Funktionen für Flugobjekte erforschen und entwickeln.

Das maschinelle Lernmodell zur Erkennung von Fremdkörpern wurde vom Team an einem Flughafenmodell getestet. Foto: NVCC

Laut Dr. Nguyen Thanh Dung, stellvertretender Direktor der Akademie und Leiter der Forschung, unterscheidet sich das Testen des Systems an einem Flughafenmodell stark von dem an einem echten Flughafen. Der Grund hierfür liegt darin, dass die Distanz von der Kameraposition (unter Einhaltung der Sicherheitsbedingungen) bis zum Objekt (Seitenlänge über 3 cm) auf der Landebahn sehr groß ist und teilweise bis zu mehreren hundert Metern betragen kann. Daher benötigt das Kamerasystem eine höhere Auflösung zur Objekterkennung und ein Computersystem mit schnellerer Datenverarbeitungsgeschwindigkeit.

Herr Dung sagte, dass die Technologie zur Erkennung von Fremdkörpern auf Flughäfen in vielen Ländern eingesetzt werde und sehr teuer sei. Im Jahr 2017 wurde die Gesamtinvestition in das Foreign Object Detection and Warning (FOD)-System für den Flughafen Noi Bai mit 486,2 Milliarden VND und für den Flughafen Tan Son Nhat mit 509,7 Milliarden VND angegeben.

In Vietnam „werden bisher keine automatischen Systeme zur Erkennung von Fremdkörpern eingesetzt, sondern es werden überwiegend manuelle Methoden verwendet. Das heißt, Flughäfen setzen Personal ein, um Fremdkörper auf Start- und Landebahnen, Rollbahnen und Parkplätzen zu kontrollieren und einzusammeln“, sagte Dr. Dung.

Dr. Nguyen Thanh Dung, Forschungsleiter. Foto: Ha An

Laut Associate Professor Dr. Bui Van Hong, Direktor des Institute of Technical Education (Ho Chi Minh City University of Technical Education), wurden Fremdkörpererkennungssysteme im Luftfahrtbereich mithilfe von Kamerasystemen in Industrieländern auf der ganzen Welt erforscht und in der Praxis angewendet. Diese Technologie wird mit Kurzwellenradarsystemen auf einigen Flughäfen weltweit kombiniert, um Fremdkörper zu erkennen. Die Wirksamkeit dieser Systeme wurde jedoch über die Ankündigung des Herstellers hinaus nicht bewertet. Allerdings sind die Kosten für eine Bewerbung in Vietnam hoch und die Technologie ist nicht proaktiv.

Er sagte, dass die Forschung der Gruppe die Grundlage für die Entwicklung, Installation, Nutzung, Wartung und Beherrschung der Haushaltstechnologie sei und bei praktischer Anwendung die Kosten minimiere. Daher erwartet er, dass das System vom Forschungsteam fertiggestellt, getestet und an nationalen Flughäfen eingesetzt wird.

Ha An

Quellenlink: https://vnexpress.net/nha-khoa-hoc-viet-day-may-phat-hien-vat-the-la-trong-san-bay-4647357.html