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.
Để thực hiện, trên máy tính mô hình 3D được nhóm phác 𒈔thảo ꧂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 trí꧑ 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.
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 nhiღễu, 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 𒉰phát hiện vật thể trên mặt đất. TS Dũng cho biết sẽ tiếp tục nghiên c൩ứu nâng cao, phát triển chức năng tương tự dành cho các vật thể trên không.
Mô hình máy học phát hiện vật thể ngoại lai được nhóm thử nghiệm trên mô hình sân bay. Ảnh: NVCC
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.
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 5💦09,7 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 huꦯy động người kiểm soát và thu gom vật thể ngoại lai tại các khu vực đường băng, đường lăn, sân đỗ", TS Dũng nói.
TS Nguyễn Thanh Dũng, chủ nhiệm nghiên cứu. Ảnh: Hà An
Theo PGS.TS Bùi Văn Hồng, Viện trưởng Viện Sư phạm Kỹ thuật (Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP HCM), các hệ thống phát hiện vật thể ngoại lai trong lĩnh vực hàng k♚hông 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. Tuy vậy, mức độ hiệu quả của các hệ thống này hiện chưa có nhiều đánh giá ngoài công bố của nhà sản xuất.Tuy nhiên để ứng dụng tại Việt Nam, chi phí cao và không chủ động công nghệ.
Ông cho rằng, 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. Vì vậy ông kỳ v🍎ọng hệ thống được nhóm nghiên cứu hoàn thiện, sản xuất thử nghiệm và ứng dụng tại các sân bay trong nước.
Hà An