Метод оценки наличия препятствий на взлетно-посадочной полосе в условиях ограниченной видимости, предложенный молодым ученым СПбГЭТУ «ЛЭТИ», основан на классических методах цифровой обработки изображений и применении нейросетей.
Сегодня самолеты оборудуются системами синтетического видения, которые позволяют пилотам компенсировать плохую видимость в различных погодных условиях. Такие системы делают «картинку» более четкой, усиливая контрастность контуров объектов. Однако зачастую случаются аварии на взлетно-посадочной полосе, связанные с наличием на ней инородных объектов. Это могут быть различного рода препятствия – как движущиеся, так и статичные: элементы обшивки, багаж, транспортное средство, животное. Только из-за прокола шин самолетов на взлетно-посадочной полосе авиакомпании теряют порядка 13 миллиардов долларов в год. Этим обусловлена актуальность сегментации объектов на взлетно-посадочной полосе для оповещения экипажа, которая должна дополнить существующий функционал улучшения видимости.
Аспирант кафедры телевидения и видеотехники Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» Денис Андреев предложил расширить функционал системы синтетического видения. Он разработал каскад методов, которые позволяют оценить условия видимости, произвести их компенсацию, повысить дальность видимости и различимость объектов, а также произвести сегментацию объектов на взлетно-посадочной полосе. Предложенные ученым методы также способны сообщать траекторию движущегося объекта. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения».
«Существуют наземные системы, которые устанавливаются на взлетно-посадочной полосе. Они достаточно эффективны и находят препятствия довольно малых размеров – порядка 10х10 см. Недостатками таких систем являются необходимость модернизации всей инфраструктуры аэропорта и высокая стоимость таких преобразований, которые могут позволить себе только крупные аэропорты. Сейчас такие системы установлены только в крупнейших аэропортах мира – в Бангкоке, Тель-Авиве, Ванкувере», – отмечает Денис Андреев.
Новый метод не требует внесения серьезных изменений в работу бортовых компьютеров: предполагается изменить программное обеспечение модуля, отвечающего за работу камер, и добавить связи для корректного отображения на многофункциональном дисплее.
«В своей работе я применил классические методы цифровой обработки изображений: методы повышения локального контраста, сегментации объектов, модернизированный метод вычитания фонов. Также для сопровождения точек, построения проекции объекта используются нейронные сети. С их помощью мы фиксируем опорные точки на взлетно-посадочной полосе, чтобы отслеживать изменение ракурса камеры относительно полосы и таким образом делать компенсацию объекта», – рассказывает молодой ученый.
Проект реализуется в рамках аспирантской диссертации под руководством профессора кафедры телевидения и видеотехники СПбГЭТУ «ЛЭТИ», доктора технических наук Николая Владимировича Лысенко и находится на финальном этапе: каскад методов уже полностью реализован в программном пакете.
Источник информации и фото: СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
