38-365365,无人机和机器学习可以检测简易爆炸装置

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[UAV网络引用国外媒体新闻]纽约州立大学宾汉姆顿大学(Binghamton University)进行的调查显示,无人机和先进的机器学习技术的使用在大范围内改进了爆炸装置和所谓的蝴蝶机。EPSRC采用双重排雷方法。她的最新研究专注于使用卷积神经网络(CNN)进行地雷的自动检测,她认为这是遥感领域中目标检测和分类的标准机器学习方法。宾汉姆顿能源地球物理学助理教授Alek Nikulin大学说,这种方法是这方面的破坏性因素。
Nikulin在一份声明中说:“我们以前的所有工作都是基于对数据集的手动扫描。”使我们能够制定有效的框架,以有效解决将来可能使用这些地雷的问题。”至少有全球范围内有1亿种不同大小,形状和组成的军用弹药和爆炸物,此外,每个已清除的地雷必须在冲突区放置20枚地雷,其中数百万是地表塑料地雷苏联生产的PFM-1蝴蝶式地雷。这些地雷以其小巧的外形和类似蝴蝶的形状而得名,是因为它们的尺寸小,触发质量低且设计简单,基本上不含金属成分,金属探测器几乎无法探测到它们,由于使用这些设备的儿童受害率很高,矿山的设计加上较低的扳机重量使其具有很高的可挖掘性。d演奏时带来了“玩具地雷”的流行。这些是冲突后国家(例如阿富汗)1。
研究人员认为,这些检测和制图技术是通用的,可应用于其他弹药和爆炸物,并可用于检测和制图简易爆炸装置(IED)的干扰水平。在《遥感》杂志上发表的一篇文章中,研究人员说:“使用基于卷积神经网络的方法来自动检测并绘制地雷图有几个原因,这一点非常重要。”(即,经过几何校正的航拍照片)手动计算地雷要快得多。其次,与人眼中容易发生主观错误的检测相比,它具有定量和可重复性。第三,基于cnn的方法易于推广,并且可以从任何遥感光栅图像中识别和绘制每个具有不同大小和形状的对象。”
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