Вьетнамский ученый 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 создать угрозу безопасности в аэропорту.

Система применения технологии обработки изображений разрабатывалась исследовательской группой в течение 2 лет с целью обеспечения безопасности полетов.

Для этого команда нарисовала на компьютере 3D-модель, имитирующую реальный аэропорт, включая весь терминал, самолет, взлетно-посадочную полосу, туннель, систему освещения (имитирующую день и ночь)... На самом деле команда расположила камеры для обнаружения объектов вдоль взлетно-посадочной полосы.

Были созданы различные сценарии для обнаружения компьютером посторонних предметов на имитируемой взлетно-посадочной полосе. Источник данных был создан командой путем сбора доступных изображений взлетно-посадочных полос, рулежных дорожек и перронов внутренних и международных аэропортов, а также изображений, сделанных студентами и преподавателями во время их стажировок.

Когда данные поступают в компьютер, он запоминает все объекты в наборе изображений. Например, крыши из гофрированного железа, крышки резервуаров для воды, антенные тарелки, домашние птицы... даже такие предметы, как шариковые ручки, ручки чемоданов, скрепки для документов... все это представляет потенциальную угрозу безопасности. При попадании постороннего предмета на взлетно-посадочную полосу модели камера фиксирует изображения, отправляет их на сервер для анализа, обработки и выдачи предупреждений.

При тестировании на модели машинного обучения с использованием изображений в условиях хорошего освещения посторонние предметы могут быть обнаружены с точностью более 99%. Что касается шумных изображений, т. е. в условиях низкой освещенности, запыленности, дождя, ветра... 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 команды обнаруживает только объекты на земле. Доктор Дунг сказал, что он продолжит исследования и разработку аналогичных функций для воздушных объектов.

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

По словам доктора Нгуен Тхань Зунга, заместителя директора Академии и руководителя исследований, тестирование системы на модели аэропорта сильно отличается от реального аэропорта. Причина в том, что расстояние от положения камеры (соответствующего условиям безопасности) до объекта (длина стороны более 3 см) на взлетно-посадочной полосе очень велико, иногда до сотен метров. Поэтому для распознавания объектов системе камеры требуется более высокое разрешение и компьютерная система с более высокой скоростью обработки данных.

Г-н Дунг сообщил, что технология обнаружения посторонних предметов в аэропортах применяется во многих странах и является очень дорогой. В 2017 году общий объем инвестиций в систему обнаружения и предупреждения посторонних предметов (FOD) составил 486,2 млрд донгов для аэропорта Нойбай и 509,7 млрд донгов для аэропорта Таншоннят.

Во Вьетнаме «автоматические системы обнаружения посторонних предметов не используются, в основном применяются ручные методы. То есть аэропорты мобилизуют людей для контроля и сбора посторонних предметов на взлетно-посадочных полосах, рулежных дорожках и парковках», - сказал доктор Зунг.

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 (Хошиминский университет технического образования), системы обнаружения посторонних предметов в сфере авиации с использованием систем камер исследовались и применялись на практике в развитых странах по всему миру. Эта технология используется в сочетании с коротковолновыми радиолокационными системами в некоторых аэропортах по всему миру для обнаружения посторонних объектов. Однако эффективность этих систем не оценивалась за пределами заявления производителя. Однако применение во Вьетнаме обойдется дорого, а технология не является проактивной.

Он сказал, что исследования группы являются основой для проектирования, установки, эксплуатации, обслуживания, освоения отечественных технологий и минимизации затрат при их применении на практике. Поэтому он ожидает, что исследовательская группа доработает систему, протестирует ее и применит во внутренних аэропортах.

Ха Ан

Ссылка на источник