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

• Tác giả: Trần Minh Triệu
• Người hướng dẫn: TS Nguyễn Thanh Dũng
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Ứng Dụng Công Nghệ Xử Lý Ảnh Phát Hiện Vật Thể Ngoại Lai Trong Ngành Hàng Không
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LÝ LỊCH KHOA HỌC
• TRÍCH YẾU LUẬN VĂN
• LỜI CAM ĐOAN
• CẢM TẠ
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• MỤC LỤC
• MỤC LỤC HÌNH ẢNH
• MỤC LỤC BẢNG
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• 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
• 2. CHƯƠNG 2: MỐI NGUY HIỂM FOD TRONG NGÀNH HÀNG KHÔNG
• 2.1. Giới thiệu tình hình phát hiện FOD trên thế giới
• 2.3. Tình hình chung
• 2.4. Nguy cơ tiềm ẩn của FOD
• 2.5. Nguyên nhân xuất hiện FOD
• 2.6. Phân loại FOD
• 2.7. Hệ thống phát hiện FOD hiện có
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Xử lý ảnh là gì?
• 3.1. Phân loại ảnh
• 3.2. Cơ bản về xử lý ảnh
• 3.2. Histogram và phương pháp cân bằng Histogram
• 3.3. Kỹ thuật hình vị học (Morphology)
• 3.3.1. Nhân tạo hình (Structuring Element)
• 3.3.2. Phép toán dilation
• 3.3.3. Phép toán erosion
• 3.4. Kỹ thuật lấy ngưỡng
• 3.4.1. Ngưỡng toàn cục
• 3.4.2. Ngưỡng Otsu
• 3.5. Kỹ thuật dò biên
• 3.5.1. Tách biên bằng bộ lọc Roberts
• 3.5.2. Tách biên bằng bộ lọc Sobel
• 3.5.3. Tách biên bằng bộ lọc Prewitt
• 3.5.4. Tách biên bằng bộ lọc Kirsch
• 3.5.5. Tách biên bằng bộ lọc Robinson
• 3.5.6. Tách biên bằng bộ lọc Marr-Hildreth
• 3.5.7. Tách biên bằng bộ lọc LoG
• 3.5.8. Tách biên bằng bộ lọc Canny
• 3.6. Kỹ thuật đệ quy
• 3.6.1. Tham số với phi tham số
• 3.7. Kỹ thuật phát hiện chuyển động
• 3.7.1. Luồng quang học
• 3.8. Các mô hình Gauss
• 3.8.1. Gaussian trung bình
• 3.8.2. Gaussian hỗn hợp
• 3.9. Lọc và khử nhiễu
• 3.9.1. 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
• 4.3. Xác suất các đặc trưng
• 4.4. Thuật toán trừ nền trong phát hiện vật thể
• 4.5. Phát hiện đối tượng
• 4.6. Kỹ thuật hậu xử lý
• 4.7. Các nghiên cứu so sánh
• 4.8. 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

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 học và hình 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 nền và công 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.