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

Avtorji

Milan Bajić
Tehničko Veleučilište u Zagrebu, Katedra za IT in računalništvo
https://orcid.org/0000-0001-8207-9805
Božidar Potočnik
Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
https://orcid.org/0000-0002-5140-3358

Kratka vsebina

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.

Biografije avtorja

Milan Bajić, Tehničko Veleučilište u Zagrebu, Katedra za IT in računalništvo

Zagreb, Hrvaška. E-pošta: mbajic@tvz.hr

Božidar Potočnik, Univerza v Mariboru, Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko

Maribor, Slovenija. E-pošta: bozidar.potocnik@um.si

Prenosi

Izdano

06.03.2025

Zbirka

Kako citirati

(Ed.). (2025). Detektiranje neeksplodiranih ubojnih sredstev na hiperspektralnih slikah z uporabo globokih Nevronskih mrež. In ROSUS 2025 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2025: Zbornik 19. strokovne konference (Vols. 19, pp. 93-106). Univerzitetna založba Univerze v Mariboru. https://press.um.si/index.php/ump/catalog/book/957/chapter/263