Detektiranje neeksplodiranih ubojnih sredstev na hiperspektralnih slikah z uporabo globokih Nevronskih mrež

Neeksplodirana ubojna sredstva (UXO) so velika grožnja, ki ogroža življenja ljudi v več kot 60 državah. To delo preizkuša globoke nevronske mreže za samodejno zaznavanje UXO v hiperspektralnih slikah (HSI). Na začetku smo izdelali lasten nabor podatkov iz 134 kock HSI, razdeljenih v tri dele: dva za učenje in en za validacijo. U-Net je bil s predhodnimi poskusi izbran kot najbolj obetavna detekcijska metoda med primerjanimi. Prilagojene funkcije izgube so bile zasnovane za U-Net, s čimer smo dobili 3 različne modele. Ti modeli so bili naučeni in preizkušeni na nadzorovan način na naših podatkih. Dobljeni rezultati so zelo obetavni z uspešnostjo detektiranja UXO okoli 70 % in oceno F1 nad 0,8.