Gửi bình luận
Thực tế này thôi thúc nhóm nghiên cứu thực hiện đề tài 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.
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 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.
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. Với hệ thống phát hiện vật thể đã nghiên cứu xong, nhóm hy vọng sẽ sớm được ứng dụng tại các sân bay trong nước.
Các hệ thống phát hiện vật thể ngoại lai trong lĩnh vực hàng không có sử dụng hệ thống camera đã được các nước phát triển trên thế giới nghiên cứu và ứng dụng thực tế. Công nghệ này kết hợp cùng hệ thống radar sóng ngắn tại một số sân bay trên thế giới để phát hiện vật thể ngoại lai. Nghiên cứu của nhóm là cơ sở cho việc thiết kế, lắp đặt, khai thác, bảo trì, làm chủ công nghệ trong nước, giảm thiểu chi phí nếu ứng dụng thực tế.
