Un grupo de científicos de la Academia de Aviación de Vietnam utilizó imágenes de cámaras y modelos de aprendizaje automático para detectar y advertir sobre objetos extraños que podrían causar inseguridad en el aeropuerto.
El sistema de aplicación de tecnología de procesamiento de imágenes fue desarrollado por el equipo de investigación durante 2 años con el deseo de apoyar la seguridad de la aviación.
Para ello, el equipo dibujó un modelo 3D en el ordenador para simular el aeropuerto real, incluyendo toda la terminal, los aviones, la pista, el túnel, el sistema de iluminación (simulando el día y la noche)... En realidad, el equipo dispuso cámaras para detectar objetos a lo largo de la pista.
Se construyeron diferentes escenarios para que la computadora detectara objetos extraños en la pista simulada. La fuente de datos fue construida por el equipo a partir de la recopilación de imágenes disponibles en pistas, calles de rodaje y plataformas de aeropuertos nacionales e internacionales, combinadas con imágenes tomadas por estudiantes y profesores durante sus pasantías.
Cuando se introducen datos en la computadora, ésta aprenderá todos los objetos del conjunto de imágenes. Por ejemplo, techos de chapa ondulada, tapas de tanques de agua, antenas parabólicas, pájaros domésticos... incluso artículos de pasajeros como bolígrafos, asas de maletas, clips para documentos... todos ellos representan riesgos potenciales para la seguridad. Cuando se introduce un objeto extraño en la pista del modelo, la cámara capturará imágenes, las enviará al servidor para su análisis, procesamiento y emisión de advertencias.
Cuando se prueba en un modelo de aprendizaje automático con imágenes en condiciones de buena iluminación, se pueden detectar objetos extraños con más del 99 % de precisión. En cuanto a imágenes ruidosas, es decir, en condiciones de poca luz, polvo, lluvia, viento... el modelo funciona con menor precisión, en promedio alrededor del 70 - 80%. Como resultado, el modelo de aprendizaje automático reconoce la forma, el tamaño y la ubicación del objeto.
Actualmente, el producto del equipo sólo detecta objetos en el suelo. El Dr. Dung dijo que continuará investigando y desarrollando funciones similares para objetos aéreos.
El equipo probó el modelo de aprendizaje automático para detectar objetos extraños en un modelo de aeropuerto. Foto: NVCC
Según el Dr. Nguyen Thanh Dung, subdirector de la Academia y jefe de la investigación, probar el sistema en un modelo de aeropuerto es muy diferente a probarlo en un aeropuerto real. La razón es que la distancia desde la posición de la cámara (que cumple las condiciones de seguridad) hasta el objeto (longitud lateral superior a 3 cm) en la pista es muy grande, a veces hasta cientos de metros. Por lo tanto, el sistema de cámara necesita una mayor resolución para reconocer objetos y requiere un sistema informático con una mayor velocidad de procesamiento de datos.
El Sr. Dung dijo que la tecnología para detectar objetos extraños en los aeropuertos es aplicada por muchos países y es muy costosa. En 2017, la inversión total en el sistema de detección y advertencia de objetos extraños (FOD) se calculó en 486,2 mil millones de VND para el aeropuerto de Noi Bai y 509,7 mil millones de VND para el aeropuerto de Tan Son Nhat.
En Vietnam, "no se han utilizado sistemas automáticos para detectar objetos extraños; se emplean principalmente métodos manuales. Es decir, los aeropuertos movilizan personal para controlar y recoger objetos extraños en pistas, calles de rodaje y áreas de estacionamiento", explicó el Dr. Dung.
Dr. Nguyen Thanh Dung, jefe de investigación. Foto: Ha An
Según el Profesor Asociado Dr. Bui Van Hong, Director del Instituto de Educación Técnica (Universidad de Educación Técnica de la Ciudad de Ho Chi Minh), los sistemas de detección de objetos extraños en el campo de la aviación utilizando sistemas de cámaras han sido investigados y aplicados en la práctica por países desarrollados de todo el mundo. Esta tecnología se combina con sistemas de radar de onda corta en algunos aeropuertos alrededor del mundo para detectar objetos extraños. Sin embargo, la eficacia de estos sistemas no se ha evaluado más allá del anuncio del fabricante. Sin embargo, su aplicación en Vietnam es costosa y la tecnología no es proactiva.
Dijo que las investigaciones del grupo son la base para diseñar, instalar, explotar, mantener, dominar la tecnología doméstica y minimizar costos si se aplica en la práctica. Por lo tanto, espera que el sistema sea completado por el equipo de investigación, probado y aplicado en aeropuertos nacionales.
Ha An
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