Tin Tức Học Viện
Giảng viên Học viện Hàng không Việt Nam "dạy" máy phát hiện vật thể lạ trong sân bay
Nhóm nhà khoa học thuộc Học viện Hàng không Việt Nam sử dụng hình ảnh từ camera và mô hình máy học phát hiện và cảnh báo vật thể lạ có thể gây mất an toàn trong sân bay.
Hệ thống ứng dụng công nghệ xử lý ảnh được nhóm nghiên cứu phát triển trong 2 năm với mong muốn hỗ trợ đảm bảo an toàn hàng không.
Theo TS Nguyễn Thanh Dũng, Phó giám đốc Học viện, chủ nhiệm nghiên cứu, việc thực nghiệm hệ thống trên mô hình sân bay khác rất nhiều so với sân bay thực tế. Lý do, khoảng cách từ vị trí camera (thỏa các điều kiện về an toàn) đến vật thể (độ dài cạnh trên 3 cm) trên đường băng là rất lớn, có khi lên tới hàng trăm mét. Do vậy, hệ thống camera cần độ phân giải cao hơn để nhận diện vật thể và cần hệ thống máy tính có tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn.
TS Nguyễn Thanh Dũng, Phó giám đốc Học viện, chủ nhiệm nghiên cứu
Ông Dũng cho biết, công nghệ phát hiện vật thể lạ trong sân bay được nhiều nước ứng dụng, giá rất đắt đỏ. Năm 2017, tổng mức đầu tư hệ thống phát hiện vật thể ngoại lai và cảnh báo (FOD - Foreign Object Debris - FOD) được báo giá cho sân bay Nội Bài là 486,2 tỷ đồng và Tân Sơn Nhất là 509,7 tỷ đồng.
Tại Việt Nam "chưa sử dụng các hệ thống tự động phát hiện vật thể ngoại lai, đa phần dùng phương pháp thủ công. Tức các sân bay huy động người kiểm soát và thu gom vật thể ngoại lai tại các khu vực đường băng, đường lăn, sân đỗ", TS Dũng nói.
Để thực hiện, trên máy tính mô hình 3D được nhóm phác thảo mô phỏng sân bay thực tế bao gồm toàn bộ nhà ga, máy bay, đường băng, ống lồng, hệ thống chiếu sáng (mô phỏng ban ngày, ban đêm)... Ngoài thực tế, dọc đường băng được nhóm bố trí camera phát hiện vật thể.
Các kịch bản khác nhau được xây dựng để máy tính phát hiện vật thể ngoại lai trên đường băng mô phỏng. Nguồn dữ liệu được nhóm xây dựng từ thu thập hình ảnh có sẵn ở các vị trí đường băng, đường lăn, sân đỗ ở các sân bay trong nước và trên thế giới kết hợp hình ảnh chụp của sinh viên, giảng viên trong quá trình thực tập.
Dữ liệu khi đưa vào máy tính sẽ học tất cả vật thể có trong tập trong ảnh. Ví dụ mái tôn, nắp bồn nước, chảo anten, các loại chim cảnh... thậm chí đồ của hành khách như bút bi, tay kéo vali, kẹp tài liệu... đều tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn. Khi đưa vật lạ vào đường băng mô hình, camera sẽ thu nhận hình ảnh, gửi đến máy chủ để phân tích, xử lý và phát cảnh báo.
Mô hình máy học phát hiện vật thể ngoại lai được nhóm thử nghiệm trên mô hình sân bay
Khi thử nghiệm trên mô hình máy học với hình ảnh trong điều kiện đủ ánh sáng, có thể phát hiện dị vật chính xác trên 99%. Còn với những ảnh bị nhiễu, tức trong điều kiện thiếu sáng, bụi, mưa gió... mô hình hoạt động với độ chính xác thấp hơn, trung bình khoảng 70 - 80%. Kết quả, mô hình máy học nhận diện được hình dạng, kích thước và vị trí của vật thể.
Hiện sản phẩm của nhóm chỉ phát hiện vật thể trên mặt đất. TS. Dũng cho biết sẽ tiếp tục nghiên cứu nâng cao, phát triển chức năng tương tự dành cho các vật thể trên không.
Mời Qúy vị xem thêm thông tin tại: https://vnexpress.net/nha-khoa-hoc-viet-day-may-phat-hien-vat-the-la-trong-san-bay-4647357.html
Theo báo Vnexpress
Bài viết liên quan
Gặp gỡ, trao đổi hợp tác về tài nguyên học liệu cùng NXB Pearson (Vương Quốc Anh)
Chiều ngày 25/9/2023 đại diện NXB Pearson (Vương quốc Anh) đã đến thăm và làm việc, trao đổi hợp tác cùng Học viện Hàng không Việt Nam.
Tin tức & Sự kiện
Video clip
Thông báo tuyển dụng
- Tuyển dung Giảng viên giảng dạy ngành Quản trị kinh doanh(16/11/2022)
- Thông báo xét ký Hợp đồng lao động năm 2022 (28.02.2022)(28/02/2022)
- Thông báo xét ký Hợp đồng lao động năm 2021 (05.03.2021)(05/03/2021)
- Thông báo tuyển dụng viên chức đợt 01 năm 2022(27/05/2022)
- Học viện Hàng không Việt Nam thông báo xét tuyển viên chức năm 2020(19/02/2020)
Copyright © 2019 Bản quyền thuộc về HỌC VIỆN HÀNG KHÔNG VIỆT NAM | Thiết kế và phát triển bởi P.A Việt Nam