تشخیص بقایای اشیاء خارجی (فعال و غیرفعال) و ترک بر روی باند فرودگاه با استفاده از تکنیک‌های بینایی ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 مکانیک پرواز و کنترل دانشکده مهندسی هوافضا دانشگاه صنعتی امیرکبیر تهران ایران

2 دانشگاه صنعتی امیر کبیر

چکیده

هدف از این مقاله استفاده از تکنیک‌های بینایی ماشین، و پردازش تصاویر ارسالی گرفته شده توسط دوربین برای شناسایی و تشخیص بقایای اشیاء خارجی (فعال و غیر فعال) و ترک‌ها بر روی باند فرودگاه‌ها می‌باشد. تشخیص دادن بقایای اشیاء خارجی و ترک بر روی باند فرودگاه‌ها مسئله قابل توجهی است که می‌تواند سبب وارد شدن آسیب‌های جدی به هواپیما گردد. راه حل پیشنهادی مبتنی بر سیستم بینایی ماشین و پرادزش ویدئو است. هدف اصلی الگوریتم پیشنهادی، تشخیص بقایای اشیاء خارجی می‌باشد. بنابراین مطمئن‌ترین روش برای تشخیص مبتنی بر بینایی ماشین در باند فرودگاه‌ها نظارت ناحیه‌ای به‌صورت فریم به فریم و استفاده از الگوریتم‌های تفریق پس‌زمینه است. با استفاده از داده‌های نزدیک به واقعیت به صورت ویدئو از قبیل (تراشه‌های فلزی، پیچ و واشرها، ابزارآلات، لاشه پرندگان و حیوانات و غیره) و اعمال آنها به الگوریتم تشخیص، خروجی با کارایی بالا و دقیق را بدست آمده است، به‌طوری که الگوریتم قادر به تشخیص بقایای اشیاء خارجی فعال و غیرفعال (واشر‌ها) با مساحت بسیار کوچک 0.0023 (متر مربع) و کارایی 79%، قطعاتی در ابعاد متوسط با مساحت 0.2201 (متر مربع) و کارایی 98%، آتش‌سوزی، حرکت پرندگان و ترک‌ها را با دقت بالا تشخیص داده و هشدار‌های (سطح بالا و پایین) لازم (به‌صورت صوتی (آژیر) و نمایش در نمایشگر کاربر برج مراقبت را جهت توقف پرواز‌ها می‌دهد. تا کاربر برج مراقبت با بهره‌گیری از نمایشگر کاملا گرافیکی و کاربرپسند خود، ابعاد و اندازه و محل دقیق بقایای اشیاء خارجی را در اختیار تیم‌های بازرسی و آتش‌نشانی فرودگاه قرار دهد.

کلیدواژه‌ها


  1. [1]  C. V. Oster Jr, J. S. Strong and C. K. Zorn, “Analyzing aviation safety: Problems, challenges, opportunities,” Research in Transportation Economics, v. 43, n. 1, pp.148164, 2013.

     [2] Y. Zhongda, L. Mingguang and C. Xiuquan, “Research and implementation of fod detector for airport runway,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, IOP Publishing, vol. 304, p. 032 050, 2019.

    [3]  H. Aftab, RSM. Minhas, “Still image based foreign object debris (fod) detection system” National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan, Sci. Tech. and Dev. V. 33, n. 1, pp. 30-33, 2014.

    [4]  N. Rajamurugu, P. Karthikeyan, K. Ajithkumar, A. I. Hussain and V. Vimalpraksh, “A study of foreign object damage (fod) and prevention method at the airport and aircraft maintenance area” 2016 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng.152 012038.

    [5]  Foreign Object Debris, https : / / www . boeing . com commercial aeromagazine/aero_01/textonly/s01txt.html.

    [6]  Wikipedia contributors, Air france flight 4590 — Wikipedia, the free encyclopedia. Available: https: //en.wikipedia.org/w/index.php?title=Air_France_Flight_4590&oldid=956547803.

    [7]  E. K. KCAW, How a deer can cause a plane crash, KTOO, Library Catalog: www.ktoo.org Section: Southeast, Feb. 2, 2016. Available: https: //www.ktoo.org/2016/02/01/124024.

    [8]  “Flight canceled after plane crashes into kangaroo,” usatoday, Aug. 3, 2015, Library Catalog: eu.usatoday.com. Available: https : / / www . usatoday . com / story / travel / roadwarriorvoices / 2015 / 08 / 03 / flight - canceled - after plane - crashes - into - kangaroo / 83842284.

    [9]  “FAA Wildlife Strike Database,” Available: https://wildlife. faa.gov/home.

    [10] “Foreign Object Debris Introduction,” en-US, ReadyMax, Jan. 2020, Library Catalog: www.readymax.com Section: Blog. Available: https:// www.readymax.com/foreign-object-debris-introduction.

    [11] AC 150/5210-24 - Airport Foreign Object Debris (FOD) Management., https : / / www . faa . gov / airports / resources / advisory _ circulars/index.cfm/go/document.current/documentNumber/150_5210-24.

    [12] R. Hussin, N. Ismail and S. Mustapa, “A study of foreign object damage (fod) and prevention method at the airport and aircraft maintenance area,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing, vol. 152, p. 012 038, 2016,.

    [13] Wikipedia contributors, Us airways flight 1549—Wikipedia, the free encyclopedia, Available: https: //en.wikipedia.org/w/index.php?title=US_Airways_Flight_1549&oldid=952463614.

    [14] Concorde crash in 2000, https://www.bbc.com/news/world-europe-11923556.

    [15] Z. Gui and H. Li, "Automated Defect Detection and Visualization for the Robotic Airport Runway Inspection," in IEEE Access, vol. 8, pp. 76100-76107, 2020.

    [16] “Bioseco-solutions for bird protection,” Available: http://www. bioseco.com.

    [17] “Innovative system for preventing bird-aircraft collisions | Bioseco – solutions for bird protection,” Available: http://bioseco.com/projects.

    [18] S. Yahyaai1, A. Khan, M. Siyabi, A. Mehmood and T. Hussain, “LiDAR based remote sensing system for foreign object debris detection (FODD),”  Journal of Space Technology, Jul. 2020.

    [19] A. Elrayes, M. H. Ali, A. Zakaria and M. H. Ismail, “Smart airport foreign object debris detection rover using LiDAR technology,” Internet of Things, vol. 5, pp.1-11, 2019.

    [20] E. Yigit, S. Demirci, A. Unal, C. Ozdemir and A. Vertiy, “Millimeter-wave ground-based synthetic aperture radar imaging for foreign object debris detection: Experimental studies at short ranges,” Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves, vol. 33,

    1. 12, pp. 1227–1238, 2012.

    [21] K. Mazouni, A. Zeitler, J. Lanteri, C. Pichot, J.-Y. Dauvignac, C. Migliaccio, N. Yonemoto, A. Kohmura and S. Futatsumori, “76.5 ghz millimeter-wave radar for foreign objects debris detection on airport runways,” International Journal of Microwave and Wireless Technologies, vol. 4, no. 3, pp. 317 326, 2012.

    [22] F. Nsengiyumva, C. Pichot, I. Aliferis, J. Lanteri and C. Migliaccio, “Millimeter-wave imaging of foreign object debris (fod) based on twodimensional approach,” in.2015 IEEE Conference on Antenna Measurements & Applications (CAMA), IEEE, pp. 1–4, 2015,.

    [23] X. Qunyu, N. Huansheng and C. Weishi, “Video-based foreign object debris detection,” in 2009 IEEE International Workshop on Imaging Systems and Techniques, IEEE, pp. 119–122, 2009.

    [24] W. Chen, Q. Xu, H. Ning, T. Wang and J. Li, “Foreign object debris surveillance network for runway security,” Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2011.

    [25] L. Peng, W. Chao, L. Shuangmiao and F. Baocai, "Research on Crack Detection Method of Airport Runway Based on Twice-Threshold Segmentation," 2015 Fifth International Conference on Instrumentation and Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC), pp. 1716-1720, 2015.

    [26] Cha, Y., W. Choi and O. Buyukozturk. Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. pp. 1-18, 2017. 

    [27] X. Cao, P. Wang, C. Meng, X. Bai, G. Gong, M. Liu and J. Qi, “Region based cnn for foreign object debris detection on airfield pavement,” Sensors, vol. 18, no. 3, p. 737, 2018.

    [28] S. Guennouni, A. Ahaitouf and A. Mansouri, “Multiple object detection using opencv on an embedded platform,” in 2014 Third IEEE International Colloquium in Information Science and Technology (CIST), IEEE, pp. 374–377, 2014.

    [29]http://dataconservation.com/Resources/Article/Safety-on-the-Runway.