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

2018

131
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Tổng quan

Trong bối cảnh ngành hàng không ngày càng phát triển, việc đảm bảo an toàn cho các chuyến bay trở thành ưu tiên hàng đầu. Vật thể ngoại lai (FOD) là một trong những mối đe dọa lớn nhất đối với an toàn hàng không. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng FOD có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng cho máy bay, dẫn đến chi phí lớn cho các hãng hàng không. Do đó, việc phát hiện và xử lý kịp thời các vật thể này là rất cần thiết. Công nghệ xử lý ảnh đã được áp dụng để phát hiện FOD, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc giám sát an toàn tại sân bay. Việc sử dụng công nghệ AI trong hàng không cũng đang được nghiên cứu để nâng cao khả năng phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai.

1.1. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là phát triển một hệ thống phát hiện FOD dựa trên công nghệ xử lý ảnh. Hệ thống này sẽ sử dụng thuật toán trừ nền để phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai trong khu vực sân bay. Việc áp dụng các bộ lọc ảnh và kỹ thuật tăng cường chất lượng ảnh sẽ giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống. Hệ thống này không chỉ giúp phát hiện kịp thời các vật thể mà còn giảm thiểu rủi ro cho an toàn hàng không. Nghiên cứu cũng hướng đến việc xây dựng một mô hình mô phỏng để kiểm tra hiệu quả của các phương pháp đã đề xuất.

II. Mối nguy hiểm của FOD trong ngành hàng không

FOD có thể xuất hiện từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các mảnh vỡ từ máy bay, thiết bị sân bay hoặc thậm chí là các vật thể do con người bỏ quên. Những vật thể này có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng cho máy bay trong quá trình cất cánh hoặc hạ cánh. Hệ thống giám sát hiện tại chủ yếu dựa vào quan sát của con người và các thiết bị radar, tuy nhiên, những phương pháp này vẫn còn nhiều hạn chế. Việc phát hiện FOD bằng công nghệ máy họchình ảnh vệ tinh đang được nghiên cứu để cải thiện khả năng phát hiện và giảm thiểu rủi ro. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc phát hiện sớm FOD có thể giảm thiểu thiệt hại và chi phí cho các hãng hàng không.

2.1. Nguyên nhân xuất hiện FOD

Nguyên nhân chính dẫn đến sự xuất hiện của FOD bao gồm sự thiếu sót trong quy trình bảo trì, sự bất cẩn của nhân viên và các yếu tố môi trường. Các vật thể này có thể bị thổi bay vào khu vực đường băng hoặc rơi từ các thiết bị trên cao. Việc không có một hệ thống giám sát hiệu quả có thể dẫn đến việc FOD không được phát hiện kịp thời, gây ra nguy cơ cho các chuyến bay. Do đó, việc phát triển một hệ thống phát hiện FOD hiệu quả là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho ngành hàng không.

III. Cơ sở lý thuyết

Công nghệ xử lý ảnh là một lĩnh vực quan trọng trong việc phát hiện FOD. Các phương pháp như phân tích hình ảnh, kỹ thuật dò biên, và thuật toán trừ nền được sử dụng để phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai. Việc áp dụng các kỹ thuật này giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc giám sát an toàn tại sân bay. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng công nghệ AI có thể nâng cao khả năng phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai, từ đó giảm thiểu rủi ro cho an toàn hàng không.

3.1. Phân loại ảnh

Phân loại ảnh là một bước quan trọng trong quá trình xử lý ảnh. Các kỹ thuật như lấy ngưỡng, tách biên, và lọc nhiễu được sử dụng để cải thiện chất lượng ảnh và phát hiện các vật thể ngoại lai. Việc áp dụng các phương pháp này giúp tăng cường khả năng phát hiện FOD trong các điều kiện ánh sáng khác nhau. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng các bộ lọc ảnh có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống phát hiện FOD.

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

Việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện FOD đã mang lại nhiều lợi ích cho ngành hàng không. Hệ thống phát hiện FOD sử dụng thuật toán trừ nền để phân tích hình ảnh từ camera giám sát. Hệ thống này có khả năng phát hiện và cảnh báo kịp thời về sự xuất hiện của các vật thể ngoại lai, từ đó giúp nhân viên sân bay có thể xử lý nhanh chóng. Việc sử dụng công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tiết kiệm chi phí cho các hãng hàng không.

4.1. Kỹ thuật trừ nền

Kỹ thuật trừ nền là một trong những phương pháp chính được sử dụng trong việc phát hiện FOD. Phương pháp này cho phép hệ thống phân tích sự khác biệt giữa hình ảnh nền và hình ảnh hiện tại để phát hiện các vật thể ngoại lai. Việc cập nhật thường xuyên hình ảnh nền giúp cải thiện độ chính xác của hệ thống. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật này có thể giúp phát hiện kịp thời các vật thể ngoại lai, từ đó đảm bảo an toàn cho các chuyến bay.

V. Kết luận

Nghiên cứu về ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện FOD đã chỉ ra rằng việc phát triển một hệ thống giám sát hiệu quả là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho ngành hàng không. Các phương pháp như thuật toán trừ nềncông nghệ AI có thể cải thiện khả năng phát hiện và phân loại các vật thể ngoại lai. Việc áp dụng các công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn tiết kiệm chi phí cho các hãng hàng không. Tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng để áp dụng các công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện FOD.

25/01/2025
Luận văn thạc sĩ hcmute ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong việc phát hiện vật thể ngoại lai fod trong ngành hàng không
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận văn thạc sĩ hcmute ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong việc phát hiện vật thể ngoại lai fod trong ngành hàng không

Để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Bài luận văn thạc sĩ của Trần Minh Triệu tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, mang tiêu đề "Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện vật thể ngoại lai trong ngành hàng không", trình bày về việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh để phát hiện các vật thể ngoại lai trong lĩnh vực hàng không. Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao độ an toàn trong ngành hàng không mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng công nghệ trong các lĩnh vực khác. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật xử lý ảnh hiện đại và cách chúng có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề thực tiễn trong ngành hàng không.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng công nghệ thông tin trong giáo dục, hãy tham khảo bài viết "Quản lý ứng dụng công nghệ thông tin trong dạy học ở trường trung học cơ sở Hoằng Hóa, Thanh Hóa". Bài viết này cũng đề cập đến việc ứng dụng công nghệ trong việc cải thiện quy trình giảng dạy.

Ngoài ra, bạn có thể tìm hiểu thêm về "Ứng Dụng Active Learning trong Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn cho Bài Toán Nhận Diện Giọng Nói", một nghiên cứu liên quan đến việc sử dụng công nghệ trong lĩnh vực khoa học máy tính, giúp mở rộng kiến thức về các phương pháp học máy và xử lý dữ liệu.

Cuối cùng, bài viết "Nhận dạng giọng nói tiếng Việt qua học sâu và mô hình ngôn ngữ" cũng là một tài liệu hữu ích, liên quan đến việc áp dụng công nghệ xử lý ảnh và học máy trong nhận diện giọng nói, một lĩnh vực có nhiều điểm tương đồng với nghiên cứu của Trần Minh Triệu.

Những tài liệu này không chỉ giúp bạn mở rộng kiến thức mà còn cung cấp nhiều góc nhìn khác nhau về ứng dụng công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau.

Tải xuống (131 Trang - 6.53 MB)