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Projecte llegit

Títol: Detección de objetos extraños (FODs) en pistas de aeropuertos utilizando drones e inteligencia artificial

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director/a: SALAMÍ SAN JUAN, ESTHER

Departament: DAC

Títol: Detección de objetos extraños (FODs) en pistas de aeropuertos utilizando drones e inteligencia artificial

Data inici oferta: 23-01-2023     Data finalització oferta: 23-09-2023


Estudis d'assignació del projecte:
    GR ENG SIS TELECOMUN
    GR ENG TELEMÀTICA
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: EETAC
 
Paraules clau:
Inteligencia artificial, detección de objetos, FODs, drones
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
FOD ('Foreign Object Debris' o "Daño por objeto extraño") es un
acrónimo de uso frecuente en la aviación para describir los daños
causados a las aeronaves por objetos extraños. Cualquier material
extraño, escombros u objetos pequeños que aparezcan en la pista
del aeropuerto pueden representar una amenaza grave para la
seguridad de las operaciones en tierra de la aeronave, además de
producir daños irreparables tanto en vidas humanas como en
aeronaves. El FOD le cuesta a la industria aeronáutica miles de
millones cada año.

Entre los mecanismos utilizados actualmente para su detección
destacan vehículos equipados con detectores, sistemas
electroópticos que combinan cámaras de vigilancia con programas
de reconocimiento, sistemas basados en radar, y la detección
manual, que consiste en realizar inspecciones visuales en las
zonas que se puede generar FOD o en las zonas donde la presencia
de un objeto extraño puede suponer un riesgo.

El objetivo de este proyecto es investigar la utilización de
técnicas de detección de objetos basadas en aprendizaje profundo
para mejorar la detección de FODs a partir de imágenes tomadas
por un dron. Las prestaciones de los algoritmos desarrollados se
compararán con algoritmos típicos de detección de objetos, como
YOLO o SSD.
 
Overview (resum en anglès):
In this work, a study will be carried out on the task of inspecting airport runways using drones and artificial intelligence. Different aspects are evaluated based on verifying the feasibility of the operation. Aspects such as the impact of the drone's characteristics on the operation, and the possibility of training deep learning algorithms in FOD detection have been studied. Simulations have also been carried out emulating the real environment in order to see how the created environment would behave. The results provided by the different stages of the study confirm that the operation could be carried out for the majority of drones on the market, thus demonstrating the potential of performing this operation.

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