ارزیابی خسارت در عملیات نظامی با استفاده از یادگیری عمیق و پردازش تصاویر

تشخیص اشیاء نقش مهمی در تحلیل تصاویر صحنه های نبرد به ویژه ارزیابی خسارت دارد. در این مقاله از فنون بینایی ماشین و در کنار آن یادگیری عمیق و پردازش تصاویر دیجیتال برای دستیابی به روشی قدرتمند با حداکثر سرعت و دقت جهت تشخیص اشیاء مورد نظر در صحنه نبرد و همچنین تخمین خسارات وارد شده استفاده شده است. برای انجام عمل تشخیص اشیاء، ویژگی ها و پارامترهای تصاویر توسط شبکه های عصبی کانولوشن استخراج شده و در امر یادگیری شبکه عصبی به کار گرفته شده است. برای ارزیابی خسارت از معیارهای شباهت ساختاری، خطای میانگین مربعات و روش آستانه گذاری برای سنجش میزان شباهت و تغییرات تصاویر دریافتی قبل و بعد از خسارات وارد شده، استفاده شده است. در نهایت، نمونه هایی از تصاویر مکان های خسارت دیده برای اعتبارسنجی روش پیشنهادی مورد بررسی و آزمایش قرار گرفته است.