16.05.2025; Миколаїв, Україна: IX Міжнародна наукова конференція «Здобутки та досягнення прикладних та фундаментальних наук XXI століття»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ВИЯВЛЕННЯ ПРИХОВАНИХ МІН ЗА ДОПОМОГОЮ ЗГОРТКОВО-ОСЦИЛЯТОРНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ХОПФА

  • Іван Пелещак,
  • Олексій Хобор,
  • Володимир Лисецький
PDF

Опубліковано 16.05.2025

Як цитувати

Пелещак, І., Хобор, О., & Лисецький, В. (2025). ВИЯВЛЕННЯ ПРИХОВАНИХ МІН ЗА ДОПОМОГОЮ ЗГОРТКОВО-ОСЦИЛЯТОРНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ХОПФА. Матеріали конференцій МЦНД, (16.05.2025; Миколаїв, Україна), 235–239. вилучено із https://archives.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/805

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Сенсорні системи на основі ґрунтопроникного радара (Ground‑Penetrating Radar, GPR) демонструють здатність виявляти навіть пластичні міни завдяки різниці діелектричних властивостей між вибуховим зарядом і навколишнім ґрунтом. Проте сирі B‑scan‑зображення переповнені шумами від неоднорідностей ґрунту, коренів і уламків; характерна радарна «гіпербола» мін суттєво деформується зі зміною вологості, що ускладнює роботу оператора

PDF

Посилання

  1. 1. T. Kalaichelvi. Enhancing Landmine Detection Using Deep Learning: Leveraging AlexNet for Classification. Journal of Electrical Systems. 2024. Vol. 20, no. 11s. P. 1510–1522. URL: https://doi.org/10.52783/jes.7520
  2. 2. Improving the histogram of oriented gradient feature for threat detection in ground penetrating radar by implementing it as a trainable convolutional neural network / J. M. Malof et al. Detection and Sensing of Mines, Explosive Objects, and Obscured Targets XXIII, Orlando, United States, 15–19 April 2018 / ed. by J. C. Isaacs, S. S. Bishop. 2018. URL: https://doi.org/10.1117/12.2305797
  3. 3. Landmine detection from GPR data using convolutional neural networks / S. Lameri et al. 2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Kos, Greece, 28 August – 2 September 2017. 2017. URL: https://doi.org/10.23919/eusipco.2017.8081259
  4. 4. Biswas D., Pallikkulath S., Chakravarthy V. S. A Complex-Valued Oscillatory Neural Network for Storage and Retrieval of Multidimensional Aperiodic Signals. Frontiers in Computational Neuroscience. 2021. Vol. 15. URL: https://doi.org/10.3389/fncom.2021.551111