Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện vật thể ngoại lai FOD trong ngành hàng không

• Tác giả: Trần Minh Triệu
• Người hướng dẫn: Thầy Nguyễn Thanh Dũng
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật
• Chuyên ngành: Điện – Điện tử
• Đề tài: Phát hiện thời gian thực các vật thể lạ FOD có hình dạng tùy ý gây hại trên đường băng sân bay, vùng giám sát được sử dụng bằng camera.
• Loại tài liệu: Luận văn
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung
• 1.2. Mục tiêu đề tài
• 1.3. Phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng nghiên cứu
• 1.6. Các kết quả nghiên cứu đã công bố
• 1.7. Tóm tắt đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: MỐI NGUY HIỂM CỦA FOD TRONG NGÀNH HÀNG KHÔNG
• 2.1. Giới thiệu tình hình phát hiện FOD trên thế giới
• 2.2. Tình hình chung
• 2.3. Nguy cơ tiềm ẩn của FOD
• 2.4. Nguyên nhân xuất hiện FOD
• 2.5. Phân loại FOD
• 2.6. Hệ thống phát hiện FOD hiện có
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Xử lý ảnh là gì?
• 3.2. Phân loại ảnh
• 3.3. Cơ bản về xử lý ảnh
• 3.4. Histogram và phương pháp cân bằng Histogram
• 3.5. Kỹ thuật hình vị học (Morphology)
• 3.5.1. Nhân tạo hình (Structuring Element)
• 3.5.2. Phép toán dilation
• 3.5.3. Phép toán erosion
• 3.6. Kỹ thuật lấy ngưỡng
• 3.6.1. Ngưỡng toàn cục
• 3.6.2. Ngưỡng Otsu
• 3.7. Kỹ thuật dò biên
• 3.7.1. Tách biên bằng bộ lọc Roberts
• 3.7.2. Tách biên bằng bộ lọc Sobel
• 3.7.3. Tách biên bằng bộ lọc Prewitt
• 3.7.4. Tách biên bằng bộ lọc Kirsch
• 3.7.5. Tách biên bằng bộ lọc Robinson
• 3.7.6. Tách biên bằng bộ lọc Marr-Hildreth
• 3.7.7. Tách biên bằng bộ lọc LoG
• 3.7.8. Tách biên bằng bộ lọc Canny
• 3.8. Kỹ thuật đệ quy
• 3.8.1. Tham số với phi tham số
• 3.9. Kỹ thuật phát hiện chuyển động
• 3.9.1. Luồng quang học
• 3.10. Các mô hình Gauss
• 3.10.1. Gaussian trung bình
• 3.10.2. Gaussian hỗn hợp
• 3.11. Lọc và khử nhiễu
• 3.11.1. Lọc trung vị
• 4. CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG KỸ THUẬT TRỪ NỀN TRONG PHÁT HIỆN FOD
• 4.1. Khái niệm mô hình nền
• 4.2. Đặc trưng mô hình nền
• 4.2.1. Phân loại đặc trưng
• 4.2.2. Xác suất các đặc trưng
• 4.3. Thuật toán trừ nền trong phát hiện vật thể
• 4.4. Phát hiện đối tượng
• 4.5. Kỹ thuật hậu xử lý
• 4.6. Các nghiên cứu so sánh
• 4.7. Khó khăn gặp phải
• 5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG HỆ THỐNG PHÁT HIỆN FOD BẰNG MATLAB
• 5.1. Kỹ thuật xác định ngưỡng
• 5.2. Xây dựng bài toán phát hiện FOD trong ngành hàng không
• 5.3. Xây dựng giao diện mô phỏng
• 5.3.1. Tiến hành thực nghiệm mô phỏng với đầu vào là ảnh tĩnh
• 5.3.2. Tiến hành thử nghiệm với đầu vào là ảnh động
• 5.3.3. Đánh giá thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Giới hạn đề tài
• 6.3. Hướng phát triển trong tương lai

I. Tổng quan về phát hiện vật thể ngoại lai FOD trong ngành hàng không

Trong ngành hàng không, việc phát hiện vật thể ngoại lai (FOD) là một yếu tố quan trọng để đảm bảo an toàn cho các chuyến bay. FOD có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng cho máy bay và thiết bị, dẫn đến chi phí lớn cho các hãng hàng không. Công nghệ xử lý ảnh đã trở thành một giải pháp tiềm năng để phát hiện FOD một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bài viết này sẽ trình bày tổng quan về các phương pháp hiện tại và tiềm năng của công nghệ xử lý ảnh trong việc phát hiện FOD.

1.1. Khái niệm về vật thể ngoại lai FOD và tầm quan trọng của nó

Vật thể ngoại lai (FOD) là bất kỳ vật thể nào không thuộc về khu vực hoạt động của máy bay, có thể gây ra nguy hiểm cho an toàn hàng không. Việc phát hiện kịp thời FOD giúp giảm thiểu rủi ro và bảo vệ tính mạng hành khách cũng như tài sản của hãng hàng không.

1.2. Công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện FOD

Công nghệ xử lý ảnh sử dụng các thuật toán để phân tích hình ảnh thu được từ camera, giúp phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai. Phương pháp này có thể cải thiện độ chính xác và giảm thiểu chi phí so với các phương pháp truyền thống như radar.

II. Thách thức trong việc phát hiện vật thể ngoại lai FOD

Mặc dù công nghệ xử lý ảnh mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc phát hiện FOD. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng, màu sắc của vật thể và nền có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện. Bài viết này sẽ phân tích các thách thức chính và cách khắc phục chúng.

2.1. Ảnh hưởng của điều kiện ánh sáng đến phát hiện FOD

Điều kiện ánh sáng không ổn định có thể làm giảm độ chính xác của việc phát hiện FOD. Việc sử dụng các kỹ thuật tăng cường ánh sáng và điều chỉnh độ tương phản có thể giúp cải thiện khả năng phát hiện trong các điều kiện khác nhau.

2.2. Màu sắc và hình dạng của vật thể ảnh hưởng đến phát hiện

Các vật thể có màu sắc tương tự với nền đường băng có thể khó phát hiện hơn. Việc áp dụng các thuật toán phân loại hình ảnh có thể giúp nhận diện các vật thể này một cách hiệu quả hơn.

III. Phương pháp xử lý ảnh trong phát hiện FOD hiệu quả

Để phát hiện FOD một cách hiệu quả, nhiều phương pháp xử lý ảnh đã được phát triển. Các thuật toán như trừ nền, phân loại pixel và kỹ thuật dò biên đã cho thấy hiệu quả cao trong việc phát hiện vật thể ngoại lai. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về các phương pháp này.

3.1. Thuật toán trừ nền trong phát hiện FOD

Thuật toán trừ nền giúp loại bỏ các yếu tố không cần thiết trong hình ảnh, chỉ giữ lại các vật thể mới xuất hiện. Phương pháp này đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện FOD trong thời gian thực.

3.2. Kỹ thuật phân loại pixel và ứng dụng của nó

Kỹ thuật phân loại pixel cho phép phân loại các vùng trong hình ảnh thành các nhóm khác nhau, từ đó xác định vị trí của FOD. Việc áp dụng các mô hình học máy có thể nâng cao độ chính xác của phương pháp này.

IV. Ứng dụng thực tiễn của công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện FOD

Công nghệ xử lý ảnh đã được áp dụng thành công tại nhiều sân bay trên thế giới để phát hiện FOD. Các hệ thống giám sát sử dụng camera và thuật toán xử lý ảnh đã giúp cải thiện an toàn hàng không. Bài viết này sẽ trình bày một số ứng dụng thực tiễn và kết quả đạt được.

4.1. Các hệ thống giám sát FOD hiện có

Nhiều sân bay đã triển khai các hệ thống giám sát FOD sử dụng công nghệ xử lý ảnh. Các hệ thống này không chỉ giúp phát hiện FOD mà còn cung cấp thông tin kịp thời cho các nhân viên điều hành.

4.2. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Các nghiên cứu cho thấy việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh đã giúp giảm thiểu đáng kể số vụ tai nạn liên quan đến FOD. Hệ thống này đã chứng minh được tính hiệu quả và khả năng ứng dụng rộng rãi trong ngành hàng không.

V. Kết luận và tương lai của phát hiện FOD bằng công nghệ xử lý ảnh

Công nghệ xử lý ảnh đang mở ra nhiều cơ hội mới trong việc phát hiện vật thể ngoại lai FOD. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của việc phát hiện FOD hứa hẹn sẽ ngày càng hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ tóm tắt những điểm chính và đưa ra dự đoán về xu hướng phát triển trong tương lai.

5.1. Tóm tắt những điểm chính

Công nghệ xử lý ảnh đã chứng minh được hiệu quả trong việc phát hiện FOD, giúp nâng cao an toàn hàng không. Các phương pháp như trừ nền và phân loại pixel đã được áp dụng thành công tại nhiều sân bay.

5.2. Dự đoán về xu hướng phát triển trong tương lai

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện FOD sẽ ngày càng hoàn thiện hơn. Các hệ thống tự động hóa và thông minh sẽ giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu chi phí cho ngành hàng không.