ارائه یک روش بهبودیافته تشخیص هواپیمای بدون سرنشین با استفاده از یادگیری عمیق جهت افزایش سرعت تشخیص

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

2 استادیار، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

چکیده

چکیده
در سال های اخیر، پرنده های هدایت پذیر از دور(پهپادها) به طور قابل توجهی در دسترس عموم مردم قرار گرفته است. قیمت های مقرون به صرفه، مجهز بودن به تکنولوژی های پیشرفته، اندازه های کوچک، قابلیت حمل و راه اندازی آسان و... نگرانی های زیادی ایجاد می کند. به طور مثال از پهپادها می توان برای فعالیت های مخرب، جاسوسی از املاک خصوصی، پایش مکان های حیاتی، حمل اشیاء خطرناک مانند مواد منفجره و... استفاده کرد که تهدید بزرگی برای جامعه است. به همین دلیل شناسایی هواپیمای بدون سرنشین امری مهم در نظر گرفته شده است. به منظور رفع چالش های فوق، دانشگاه و صنعت چندین راه حل در سال های اخیر ارائه داده اند. از سیستم های سنجش راداری، تصویری، صوتی، فرکانس رادیویی و... برای شناسایی هواپیماهای بدون سرنشین استفاده می شود. بر اساس مطالعات اخیر به نظر می رسد طبقه بندی مبتنی بر یادگیری ماشین برای شناسایی هواپیماهای بدون سرنشین می تواند امیدوار کننده باشد. در این مقاله، یک روش بهبودیافته برای تشخیص هواپیماهای بدون سرنشین بر اساس یادگیری عمیق معرفی می شود. این سیستم بر پایه شناسایی توسط دوربین طراحی شده است. بر مبنای تصاویر دوربین، سیستم، مکان پهپاد را بر روی تصویر با کشیدن کادر دور آن مشخص می کند. این روش در واقع از کتابخانهOpenCV و الگوریتم YOLO بهره برده است. تصاویر هواپیماهای بدون سرنشین جمع آوری شده و سپس با در نظر گرفتن پارامتر سرعت، فرایند یادگیری صورت می گیرد. نتایج شبیه سازی نشان می دهد حدوداً در زمان 17میلی ثانیه، تشخیص هواپیمای بدون سرنشین با دقت 85% درصد انجام می شود.

کلیدواژه‌ها


Smiley face

[1]    G. Litjens, T. Kooi, B. Ehteshami Bejnordi, A. Arindra Adiyoso Setio, F. Ciomp, M. Ghafoorian , J. A W M van der Laak, B. van Ginneken, C. I Sánchez , "A survey on deep learning in medical image analysis." Medical image analysis, vol. 42, pp. 60-88, 2017.
[2]    Y. Guo, Y. Liu, A. Oerlemans, S. Lao, S. Wu, M. S. Lew, "Deep learning for visual understanding: A review." Neurocomputing, vol. 187, pp. 27-48, 2016.
[3]    A. Mubashir, J. Yang, D. Ai, S. F. Qadri, Y. Wang, "Deep-stacked auto encoder for liver segmentation." Chinese Conference on Image and Graphics Technologies. Springer, Singapore, 2017.
[4]    J. Chung, C. Gulcehre, K. Cho, Y. Bengio, "Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling." arXiv preprint arXiv:1412.3555, 2014.
[5]    Milletari, Fausto, Navab Nassir, and Ahmadi Seyed-Ahmad. "V-net: Fully convolutional neural networks for volumetric medical image segmentation." 2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2016.
[6]    Redmon, J.; Divvala, S.; Girshick, R.; Farhadi, A. You only look once: Unified, real-time object detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Las Vegas, NV, USA, pp. 779–788, 2016.
[7]    Zhao, Z.-Q.; Zheng, P.; Xu, S.; Wu, X. Object detection with deep learning: A review. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 2019.
[8]    Hui, J. Real-Time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and Now YOLOv3. Available online: medium.com/@jonathan_hui/real-time-object-detection-with-YOLO-YOLOv2-28b1b93e2088, 2016.
[9]    Redmon, J.; Farhadi, A. YOLO9000: Better, faster, stronger. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, pp. 7263–7271, 2017.
[10] Redmon, J.; Farhadi, A. YOLOv3: An incremental improvement. arXiv 2018, arXiv:1804.02767.
[11] Kathuria, A. What’s new in YOLO v3? Available online: towardsdatascience.com/YOLO-v3-object-detection-53fb7d3bfe6b, 2019.
[12] S. Al-Emadi, A. Al-Ali, A. Mohammad, A. Al-Ali, “Audio Based Drone Detection and Identification using Deep Learning”, 15th International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC), pp. 459- 464, 2019.
[13] P. Kosolyudhthasarn, V. Visoottiviseth, D. Fall, Sh. Kashihara, “Drone Detection and Identification by Using Packet Length Signature”, 15th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), 2018.
[14] D. Lee, W. Gyu La, H. Kim, “Drone Detection and Identification System using Artificial Intelligence”, International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), pp. 1131-1133, 2018.
[15] N. Molina, F. Cabrera, V. Araña, M. Tichavska, B.P. Dorta, J.A. Godoy, “A wireless method for drone identification and monitoring using AIS technology”, 2nd URSI Atlantic Radio Science Meeting (AT-RASC), 2018.
[16] M. Nijim, N. Mantrawadi, “Drone classification and identification system by phenome analysis using data mining techniques”, IEEE Symposium on Technologies for Homeland Security (HST), 2016.
[17] A. Shoufan, H. M. Al-Angari, M. F. Afzal Sheikh, E. Damiani, “Drone Pilot Identification by Classifying Radio-Control Signals”, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2018.
[18] United States Department of Transportation, “https://www.faa.gov/”, 2019.
دوره 11، شماره 1 - شماره پیاپی 41
شماره پیاپی41، فصلنامه بهار
خرداد 1402
صفحه 81-96
  • تاریخ دریافت: 04 فروردین 1401
  • تاریخ بازنگری: 27 خرداد 1401
  • تاریخ پذیرش: 01 بهمن 1401
  • تاریخ انتشار: 01 خرداد 1402