電腦視覺在航空領域的實際應用：從飛機辨識到跑道管理、機場安全和航空機器人。
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電腦視覺是人工智慧 (AI) 的一種應用，它使機器能夠解讀和理解數位影像。航空業已迅速採用電腦視覺技術，來提升航空旅行的安全性和效率。
其應用領域非常廣泛，包括飛機辨識和檢測、機場保全和管理、飛機辨識、無人機自主飛行，甚至空中機器人。在本報導中，我們將分享一些基於電腦視覺的頂級數據驅動航空解決方案。
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飛機檢查與維護
電腦視覺也應用於航空業，用於檢查和維護等任務，以促進飛機的正常運作。透過利用飛機影像，技術人員利用機器學習來檢測問題，並辨識肉眼無法察覺的損傷模式。人工智慧視覺檢查有助於提高安全性，避免潛在的事故或停機。
此外，電腦視覺還可以用於飛機零件的自動檢查，以減少人工檢查所需的時間和人力，並進一步提高評估的客觀性和一致性。
人工智慧視覺檢查的應用範例包括：
- 檢查飛機機身是否有損壞或問題
- 檢查引擎是否有液體洩漏或其他損壞
- 檢查機翼或機身是否有裂痕或其他損壞
- 檢查起落架是否有磨損或損壞
- 分析煞車和輪胎是否有磨損或損壞
智慧行李處理
電腦視覺在機場行李處理的應用日益廣泛。深度學習系統可利用機器視覺（光學字元辨識，OCR）自動讀取標籤，辨識行李推車及其位置。這有助於提高行李處理效率，降低行李遺失的風險。它還能進一步減少錯誤，更容易找到放錯的行李。
電腦視覺系統使用攝影機掃描行李標籤，並將其與航空公司資料庫中的資訊進行比對。這使得機場工作人員能夠快速辨識行李的歸屬。倫敦希斯洛機場於 2014 年率先實施機器視覺系統。此後，許多其他機場也跟進。
另一個視覺深度學習應用，有助於辨識和定位機場地面車輛、行李牽引車和行李推車。這對於提高行李推車的管理和分配效率非常重要。此外，車輛辨識和定位，有助於避免地面車輛碰撞，這是機場事故的主要原因。
機場的人工智慧視覺安全
電腦視覺也可用於安全應用。透過在策略位置安裝攝影機，可以追蹤機場人員和物體的移動。即時資訊和報告有助於辨識潛在的安全威脅，並提高營運安全性。
監控用例包括攀爬圍欄偵測、用於偵測非法侵入的周界監控、大規模熱圖繪製、移動路徑分析，以及排隊監控。高階應用包括情緒分析和凝視估計，用於評估人們的情緒和注意力。
人工智慧視覺監控與電腦視覺的重要應用包括：
- 追蹤人員和物體的移動
- 監控潛在安全威脅，偵測遺留物品
- 實施即時人群監控和異常分析
- 減少安全檢查中的誤報和漏報
- 自動火災和煙霧偵測
機場人臉辨識
基於電腦視覺的人臉辨識軟體，用於在機場辨識乘客。這種人工智慧軟體將乘客的臉部，與系統預先載入的圖像資料庫進行比對。該系統使用常見的 IP 攝影機進行人臉偵測和辨識。
人臉分析技術用於簡化登機流程，並確保只有特定航班的乘客才能登機。在某些情況下，人臉辨識軟體也用於辨識犯罪嫌疑人，或禁飛名單上的人員。
人工智慧跑道檢查
電腦視覺在跑道檢查領域的應用，越來越廣泛。透過使用攝影機和感測器，機場工作人員可以檢測到跑道表面的任何潛在問題。這項任務非常重要，因為跑道上的小裂縫或坑洞，都可能造成嚴重後果。
此類系統使用各種感測器，包括紅外線和熱成像感測器，來創建跑道表面的詳細地圖。這些資訊可用於辨識，任何可能需要修復的缺陷或損壞。
人工智慧跑道檢查，還可用於偵測碎片、異物或車輛，辨識和糾正路面缺陷，以及管理機場安全。自動跑道檢查，也有助於確保機場符合聯邦航空管理局 (FAA) 的規定。
其他大型跑道檢查應用，使用具有深度學習偵測功能的多個攝影機，來辨識未經授權的人員或偵測著陸場上的飛機。
人工智慧視覺助力貨物檢查
先進的電腦視覺演算法，可協助機場安檢人員檢查貨物中，是否有任何潛在威脅，例如爆炸物、武器或毒品。人工智慧輔助貨物檢查，有助於加快貨物通過安檢，並促進登機的速度。
例如，深度學習模型可以透過對掃描器或攝影機，擷取的影像資料進行模式辨識，以偵測貨物中的爆炸物或毒品。為了學習這些模式，神經網路需要使用已知爆炸物的標註影像進行訓練。
演算法訓練完成後，即可用於掃描新的影像資料，以辨識此類模式。如果演算法發現符合的項目，則會發出警報，觸發人工檢查。
反無人機感知
隨著無人機系統 (UAS) 日益複雜和普及，它們在安全、保全和隱私方面帶來了新的挑戰。一個日益令人擔憂的問題，是機場設施附近無人機事件的數量。隨著無人機技術的不斷發展，此類事件可能會變得更加頻繁和嚴重。為了保護關鍵基礎設施免受潛在的空中攻擊，機場需要採取有效的應對措施。
反無人機系統通常包含多個感測器、雷達、雲台和紅外線攝影機，用於探測機場周圍地理圍欄區域內的非法無人機。一些反無人機系統還可以攔截並摧毀，被視為威脅的無人機。這些系統使用高功率雷射，或無線電訊號來干擾無人機的電子設備，使其墜毀。
電腦視覺在空中機器人的應用
基於視覺的控制已成功應用於多種不同的無人機平台，包括固定翼飛機、直升機和四旋翼飛行器。例如，電腦視覺應用於無人機，以提高其在飛行控制和周圍環境感知方面的自主性。
基於機載攝影機捕捉的圖像和影像，諸如立體視覺或光流場等視覺測量技術，可以提取可與飛行控制系統整合的特徵，從而形成視覺服務，也稱為基於視覺的機器人控制。
該領域的三大主要研究方向是視覺導航、空中監視和機載視覺同步定位與地圖建構 (SLAM)。
視覺導航是指飛行器，僅使用視覺資訊自主導航其環境的能力。這包括避障、沿路徑或航點飛行，以及自動尋的指定目標等任務。
空中監視使用無人機捕捉特定區域的影像和圖像，以供後續分析。這可用於搜救任務、邊境巡邏或軍事偵察。
機載視覺 SLAM 是根據空拍影像和圖像建立區域地圖的過程。機載感測器的數據，可以與先前飛行獲得的圖像相結合。這可用於多種用途，例如即時場景重建、3D 建模、定位偵測到的物體，或追蹤車輛、物體或人員。機載視覺 SLAM 系統已被用於繪製大面積區域地圖，例如城市街道和建築物、森林和農田。
視覺航空飛機辨識
在機場運作中，飛機辨識對各種應用非常重要，包括機場規劃和環境評估。研究和商業系統非常重視使用文字辨識，來辨識飛機尾號。
能見度降低、視覺遮蔽，以及各種字體、大小和方向的尾號難以辨認，使得這項任務充滿挑戰。因此，需要一個多步驟的電腦視覺系統，來提供更準確的飛機檢測和辨識。
為了提供更準確的辨識系統，電腦視覺系統採用多個步驟。第一步，卷積神經網路 (CNN) 模型，可辨識飛機類型。使用飛機分類器（飛機分類）來縮小搜尋空間。
第二步，在搜尋空間內辨識尾號，使用 OCR 對多幀影像進行處理，以便在即時影像分析中提供強大的文字辨識。
總結
電腦視覺在航空領域被廣泛用於各種用途。這些應用只是個開始，我們期待未來看到更多人工智慧視覺的創新應用。邊緣人工智慧、AIoT 和深度學習等新興技術的最新進展，推動了更優秀、更強大的機器學習解決方案的開發，同時顯著提高了電腦視覺的效率和成本。
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