Hệ thống máy học phát hiện vật thể ngoại lai trong sân bay nhằm hỗ trợ bảo đảm an toàn hàng không cho độ chính xác rất cao, cảnh báo kịp thời khi có nguy cơ rủi ro.

Công nghệ chưa từng có ở Việt Nam

TS Nguyễn Thanh Dũng và cộng sự Học viện Hàng không Việt Nam đã xây dựng thành công công nghệ xử lý ảnh từ camera và mô hình máy học phát hiện, cảnh báo vật thể lạ có thể gây mất an toàn trong sân bay. Hệ thống được ứng dụng nhằm hỗ trợ đảm bảo an toàn hàng không.

Nhóm nghiên cứu đã 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)... Bên cạnh đó, nhóm bố trí camera phát hiện vật thể ngay cả dọc đường băng.

TS Nguyễn Thanh Dũng chia sẻ, hàng ngày, Cảng hàng không quốc tế Nội Bài có 21 nhân viên được chia làm 3 kíp và làm việc 24/7. Trong đó, Đội Môi trường khu bay có nhiệm vụ tổ chức vệ sinh, thu gom các vật thể lạ tại tất cả các vị trí sân đỗ máy bay, đường lăn, đường cất hạ cánh.

Với 4 xe quét hút, 3 thảm quét và 1 thiết bị bằng nam châm để hút vật thể lạ kim loại, các phương tiện này vận hành liên tục, thường xuyên và phủ kín tại các vị trí trong khu bay.

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.

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.

Sẽ nghiên cứu để phát hiện vật thể trên không

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.