Пасивний підхід до виявлення та класифікації мін із використанням магнітних полів і згорткових нейронних мереж

Abstract

В наш час для виявлення мін широко використовуються активні детектори, що забезпечують виявлення мін з високою точністю. Однак їхній принцип роботи може бути небезпечним, оскільки він має потенціал спричинити детонацію прихованих мін. Це дослідження представляє інноваційний метод виявлення та класифікації мін, виготовлених з різних матеріалів (металевих, напівметалевих, пластикових), за допомогою згорткової нейронної мережі. Мережа аналізує аномалії, отримані з унікально розробленої матриці ознак, досягаючи значної точності у класифікації. Процес класифікації базується на вхідному векторі ознак, який включає: показники напруги від магнітометричного датчика FLC-100, який виявляє магнітні аномалії біля мін із чутливістю в діапазоні від 10–10 до 10–4 Тесла; дані з шести типів ґрунту з урахуванням їх вологості; висоту розташування датчика над міною. Оскільки міни, виготовлені з різних матеріалів та мають унікальні магнітні властивості, використання даних про магнітні аномалії дозволяє ефективно класифікувати міни. Точність класифікації оцінювалась за допомогою різних показників, таких як F1, Precision, Accuracy, FPR, FNR, Recall та TNR.