he 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.
PL
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.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.