надмірна вибірка

У сучасних умовах проблема виявлення мін залишається однією з найактуальніших через серйозну загрозу для життя і здоров’я людей на забруднених територіях. У цій роботі представлено підхід до виявлення мін за допомогою гібридної нейронної мережі CNN+BiLSTM+Attention, яка аналізує B-scan сигнали, отримані від систем наземної радіолокації. Для підвищення якості навчання при обмеженій кількості даних було застосовано аугментацію зображень, що включає зсув, віддзеркалення, масштабування та додавання шуму.

Розроблено новий метод прискореного автоматичного визначення значення коефіцієнта операції кросинговера у задачах попереднього опрацювання зображень з використанням матричних операторів дивергенції. Експериментальні дослідження показують високу стійкість методу до обробки зображень із флуктуаційною функцією інтенсивності. Порівняння результатів роботи за розробленим методом з результатами за існуючим показало прискорення автоматичного вибору коефіцієнта кросинговеру, що значно зменшує кількість необхідних обчислювальних ресурсів для його роботи.