Abstract-Närvaron av begravda landminor är ett allvarligt hot i många områden runt om i världen. Trots olika tekniker har föreslagits i litteraturen för att upptäcka och känna igen begravda föremål, är automatiska och lättanvända system som ger korrekt prestanda fortfarande under forskning. Med tanke på de otroliga resultat som uppnås genom djupt lärande i många upptäcktsuppgifter, föreslår vi i detta dokument en pipeline för begravd landmindetektering baserad på konvolutionella neurala nätverk (CNN) tillämpas på markgenomträngande radar (GPR) bilder. Den föreslagna algoritmen kan identifiera om en B-scan profil som erhållits från GPR förvärv innehåller spår av begravda gruvor. Validering av det presenterade systemet genomförs vid verkliga GPR förvärv, även om system utbildning kan utföras helt enkelt beroende på syntetiskt genererade data. Resultaten visar att det är möjligt att uppnå 95% av detektionsnoggrannheten utan utbildning i verkligt förvärv av landminprofiler.
I REF kan det konvolutionella neurala nätverket (CNN) identifiera om en B-scan profil som erhållits från markgenomträngande radar (GPR) förvärv innehåller spår av begravda gruvor.
Landmine detection from GPR data using convolutional neural networks
{'venue': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}