【无人机网援引外媒消息】纽约州立大学宾厄姆顿大学(Binghamton University)的研究表明,利用无人机和先进的机器学习技术,可以在大范围内探测到简易爆炸装置和所谓的蝴蝶式地雷。
epsrc资助的项目采用了清除地雷的双重方法。他们的最新研究集中在使用卷积神经网络(CNN)自动探测地雷,他们说这是遥感领域中目标探测和分类的标准机器学习方法。宾厄姆顿大学(Binghamton University)能源地球物理学助理教授亚力克·尼库林(Alek Nikulin)表示,这种方法是该领域的一个颠覆者。
Nikulin在一份声明中说:“我们之前的所有工作都依赖于对数据集的人工扫描。”“无人机协助的快速测绘和对可散布雷区的自动探测将有助于解决在最近武装冲突中广泛使用小型可散布地雷所造成的致命后果,并使我们能够制订一个有效的框架,以有效地解决今后可能使用这些地雷的问题。”
世界上至少有1亿件不同大小、形状和组成的军事弹药和爆炸物。此外,在冲突地区,每清除一个地雷,估计得要放置20个地雷。
其中数百万是带有低压触发器的表面塑料地雷,例如苏联大量生产的PFM-1蝴蝶型地雷。这些地雷因其体积小、形似蝴蝶而得名,由于其体积小、触发质量低、设计基本上不含金属元件,使得金属探测器几乎无法探测到它们,因此很难定位和清除它们。
该地雷的设计结合了低触发重量,使其获得了“玩具地雷”的恶名,因为在儿童中有很高的伤亡率,这些儿童在玩耍时发现了这些装置,他们是冲突后国家(如阿富汗)的PFM-1的主要受害者。
研究人员认为,这些探测和绘图技术是通用的,可以应用于其他军需品和爆炸物。它们可以用来探测和绘制简易爆炸装置(IEDs)的扰动土壤。
研究人员在《遥感》杂志上发表的一篇论文中说:“使用基于卷积神经网络的方法来自动探测和绘制地雷地图非常重要,原因有几个。”第一,它比从正射像(即经过几何校正的航拍像)中手动计算地雷要快得多。第二,它是定量和可再现的,不像主观的人类容易出错的眼睛检测。第三,基于cnn的方法很容易推广,可以从任何遥感光栅图像中检测和绘制具有不同大小和形状的任何对象。”
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