利用機器學習技術(shù)和無人機技術(shù)實現(xiàn)高度精確地探測“蝴蝶”地雷

紐約州立大學賓厄姆頓大學（Binghamton University）的研究表明，利用先進的機器學習技術(shù)，無人機可以在沖突后國家的偏遠地區(qū)探測危險的“蝴蝶”地雷。

賓厄姆頓大學（Binghamton University）的研究人員此前曾開發(fā)出一種方法，可以使用配備紅外攝像機的低成本商用無人機高度精確地探測“蝴蝶”地雷。他們的新研究重點是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動探測地雷，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是遙感領(lǐng)域用于目標探測和分類的標準機器學習方法。賓厄姆頓大學（Binghamton University）能源地球物理學助理教授亞力克·尼庫林（Alek Nikulin）表示，這種方法是該領(lǐng)域的一個顛覆者。

“我們之前的所有工作都依賴于對數(shù)據(jù)集的人眼掃描，”尼庫林說?！盁o人機協(xié)助的快速測繪和對可散布雷區(qū)的自動探測將有助于解決在最近武裝沖突中廣泛使用小型可散布地雷所造成的致命后果，并使我們能夠制定一個有效的框架，以有效地解決今后可能使用這些地雷的問題?！?/p>

據(jù)估計，世界上至少有1億枚不同大小、形狀和組成的軍事彈藥和有關(guān)裝置。其中數(shù)百萬是帶有低壓觸發(fā)器的表面塑料地雷，例如蘇聯(lián)大規(guī)模生產(chǎn)的PFM-1“蝴蝶”地雷。這些地雷因其體積小、形似蝴蝶而得名，由于其體積小、觸發(fā)質(zhì)量低，而且最重要的是，其設計基本上不包括金屬元件，使得金屬探測器幾乎看不到這些裝置。至關(guān)重要的是，這個地雷的設計加上一個低觸發(fā)重量使它獲得了“玩具地雷”的惡名，因為在玩的時候發(fā)現(xiàn)這些裝置的小孩子的死亡率很高，他們是沖突后國家（如阿富汗）的PFM-1的主要受害者。

紐約州立大學賓厄姆頓大學（Binghamton University）的研究表明，利用先進的機器學習技術(shù)，無人機可以在沖突后國家的偏遠地區(qū)探測到危險的“蝴蝶”地雷。

研究人員認為，這些探測和繪圖技術(shù)是可推廣的，可以應用于其他需要關(guān)注的彈藥和爆炸物。例如，它們可以用于探測和繪制簡易爆炸裝置（IEDs）的擾動土壤。

研究人員寫道：“使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的方法來自動探測和繪制地雷地圖非常重要，原因有幾個。”第一，它比從正射像（即經(jīng)過幾何校正的航拍像）中手動計算地雷要快得多。第二，它是定量的和可重現(xiàn)的，不像主觀的人類容易出錯的眼睛檢測。第三，基于cnn的方法很容易推廣，可以從任何遙感光柵圖像中檢測和繪制具有不同大小和形狀的任何對象?！?/p>

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