Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2023 - zeszyt 11

Foreign Object Debris detection system using GoogLeNet

System wykrywania ciał obcych przy użyciu GoogLeNet)

10.15199/48.2023.11.47

nr katalogowy: 146233
10.15199/48.2023.11.47

Streszczenie

The article presents the concept of a vision system for Foreign Object Debris (FOD) detection in the airport environment, based on the GoogLeNet network. The authors present the motivation for the research carried out and the preliminary tests carried out at the Pozna-Ławica Airport and present the developed model of a convolutional neural network with an accuracy of 95.73%. The FOD-A dataset containing more than 19,000 images taken under various weather conditions was used to train the model to ensure the diversity of the dataset.

Abstract

Artykuł przedstawia koncepcję systemu wizyjnego do wykrywania ciał obcych Foreign Object Debris (FOD) w środowisku lotniskowym, opartego na sieci GoogLeNet. Autorzy przedstawiają motywację do podjętych badań i wstępne testy przeprowadzane w Porcie Lotniczym Poznań - Ławica oraz prezentują opracowany model konwolucyjnej sieci neuronowej o dokładności 95,73%. Do treningu modelu wykorzystano bazę FOD-A zawierającą ponad 19 000 obrazów, wykonanych w różnych warunkach atmosferycznych, aby zapewnić różnorodność bazy danych.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] “AC 150/5210-24 - Airport Foreign Object Debris (FOD) Management.” Federal Aviation Administration, Sep. 30, 2010.
[Online]. Available: https://www.faa.gov/documentLibrary/media/Advisory_Circular/ AC_150_5210-24.pdf
[2] European Union Aviation Safety Agency, “Certification Specifications and Guidance Material for Aerodrome Design (CS-ADR-DSN).” Mar. 29, 2022. Accessed: Jun. 30, 2022.
[Online]. Available: https://www.easa.europa.eu/en/downloads/136283/en
[3] “Foreign Object Debris.” https : / / www . boeing . com / commercial / aeromagazine/aero_01/textonly/s01txt.html
[4] “Concorde Crashes, Killing Total of 113 And Putting Jets’ Future in Question,” The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/articles/SB964574859870269692
[5] J. Suder, P. Maciejewski, K. Podbucki, T. Marciniak, and A. Dąbrowski, “Measuring Platform for Quality Testing of Airport Lamps,” Pomiary Autom. Robot., vol. 23, no. 2, pp. 5–13, Jun. 2019, doi: 10.14313/PAR_232/5.
[6] J. Suder, K. Podbucki, T. Marciniak, and A. Dąbrowski, “Spectrum sensors for detecting type of airport lamps in a light photometry system,” Opto-Electron. Rev., vol. 29, no. 4, pp. 133–140, 2021, doi: 10.24425/OPELRE.2021.139383.
[7] K. Podbucki, J. Suder, T. Marciniak, and A. Dąbrowski, “Elektroniczna matryca pomiarowa do badania lamp lotniskowych,” PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 1, no. 2, pp. 49–53, Feb. 2021, doi: 10.15199/48.2021.02.12.
[8] K. Podbucki, J. Suder, T. Marciniak, W. Mańczak, and A. Dąbrowski, “Microprocessor-based photometric light intensity sensor for airport lamps quality testing,” Opto-Electronics Review, vol. 30, no. 4. Polish Academy of Sciences and Association of Polish Electrical Engineers in cooperation with Military University of Technology, p. e143396, 2022. doi: 10.24425/opelre.2022.143396.
[9] J. Suder, “Parameters evaluation of cameras in embedded systems,” PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 1, no. 9, pp. 218–221, Sep. 2022, doi: 10.15199/48.2022.09.50.
[10] J. Suder, K. Podbucki, T. Marciniak, and A. Dąbrowski, “Intelligent vision system for quality classification of airport lamp prisms,” in 2022 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA), 2022, pp. 151–154. doi: 10.23919/SPA53010.2022.9927908.
[11] J. Suder, “Możliwości przetwarzania sekwencji wizyjnych w systemach wbudowanych,” PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, vol. 1, no. 1, pp. 190–193, Jan. 2022, doi: 10.15199/48.2022.01.41.
[12] J. Suder, K. Podbucki, T. Marciniak, and A. Dąbrowski, “Low Complexity Lane Detection Methods for Light Photometry System,” Electronics, vol. 10, no. 14, 2021, doi: 10.3390/electronics10141665.
[13] K. Podbucki, J. Suder, T. Marciniak, and A. Dabrowski, “Evaluation of Embedded Devices for Real- Time Video Lane Detection,” in 2022 29th International Conference on Mixed Design of Integrated Circuits and System (MIXDES), Wrocław, Poland, Jun. 2022, pp. 187–191. doi: 10.23919/MIXDES55591.2022.9838167.
[14] ICAO, AERODROMES: aerodromes design and operations. Place of publication not identified: ICAO, 2018.
[15] A. Elrayes, M. H. Ali, A. Zakaria, and M. H. Ismail, “Smart airport foreign object debris detection rover using LiDAR technology,” Internet Things, vol. 5, pp. 1–11, Mar. 2019, doi: 10.1016/j.iot.2018.11.001.
[16] Xu Qunyu, Ning Huansheng, and Chen Weishi, “Video-based Foreign Object Debris detection,” in 2009 IEEE International Workshop on Imaging Systems and Techniques, Shenzhen, China, May 2009, pp. 119–122. doi: 10.1109/IST.2009.5071615.
[17] E. Papadopoulos and F. Gonzalez, “UAV and AI Application for Runway Foreign Object Debris (FOD) Detection,” in 2021 IEEE Aerospace Conference (50100), Big Sky, MT, USA, Mar. 2021, pp. 1–8. doi: 10.1109/AERO50100.2021.9438489.
[18] P. Li and H. Li, “Research on FOD Detection for Airport Runway based on YOLOv3,” in 2020 39th Chinese Control Conference (CCC), Shenyang, China, Jul. 2020, pp. 7096– 7099. doi: 10.23919/CCC50068.2020.9188724.
[19] Y. Jing, H. Zheng, C. Lin, W. Zheng, K. Dong, and X. Li, “Foreign Object Debris Detection for Optical Imaging Sensors Based on Random Forest,” Sensors, vol. 22, no. 7, p. 2463, Mar. 2022, doi: 10.3390/s22072463.
[20] T. Munyer, D. Brinkman, C. Huang, and X. Zhong, “Integrative Use of Computer Vision and Unmanned Aircraft Technologies in Public Inspection: Foreign Object Debris Image Collection,” in DG.O2021: The 22nd Annual International Conference on Digital Government Research, Omaha NE USA, Jun. 2021, pp. 437–443. doi: 10.1145/3463677.3463743.
[21] T. Munyer, P.-C. Huang, C. Huang, and X. Zhong, “FOD-A: A Dataset for Foreign Object Debris in Airports,” 2021, doi: 10.48550/ARXIV.2110.03072.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-11 , nr katalogowy 146233 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-11 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2023-11

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma