An intelligent system for detection and classification of anomalous objects

Abstract

The current state of the art in security and environmental protection technologies requires continuous improvement of methods for detecting and classifying anomalous objects. Anomalies, such as environmental pollution, oil spills, illegal logging, or potential explosive devices, can have serious consequences for the environment and public safety. Traditional methods, such as metal detectors and X-ray scanners, have limited effectiveness in difficult environments. For example, they are often unable to detect sophisticated explosive devices that can be made of non-metallic materials or disguised as ordinary objects. Also, these methods are often ineffective in detecting environmental anomalies, such as oil spills or water pollution. One of the most promising areas in this field is the use of hyperspectral cameras, which allow analyzing objects in a wide range of electromagnetic radiation. Hyperspectral images contain much more information than traditional color or monochrome images, which opens up new opportunities for identifying and classifying materials based on their spectral characteristics. This is especially important for tasks requiring high identification accuracy, such as detecting environmental contamination or security threats. The relevance of this topic is due to the need to improve the efficiency of methods for detecting anomalies that are critical to environmental safety and public security. To date, research in this area has shown that the use of hyperspectral imagery can significantly improve the accuracy of anomaly identification. However, existing methods of hyperspectral image processing require further improvement, in particular in the direction of automating data analysis and using modern machine learning algorithms. The innovation of this work is the development of an intelligent system for detecting and classifying anomalous objects based on hyperspectral images, which will use advanced neural network methods for data processing and analysis. This will increase the speed and accuracy of detecting potentially hazardous objects, which is extremely important for preventing environmental disasters, terrorist attacks, and ensuring public safety. The aim of this work is to develop an intelligent system for detecting and classifying anomalous objects based on hyperspectral images.

Сучасний стан технологій безпеки та захисту навколишнього середовища вимагає постійного вдосконалення методів виявлення та класифікації аномальних об’єктів. Аномалії, такі як забруднення навколишнього середовища, розливи нафти, незаконна вирубка лісу або потенційні вибухові пристрої, можуть мати серйозні наслідки для навколишнього середовища та громадської безпеки. Традиційні методи, такі як металошукачі та рентгенівські сканери, мають обмежену ефективність у складних умовах. Наприклад, вони часто не можуть виявити складні вибухові пристрої, які можуть бути виготовлені з неметалевих матеріалів або замасковані під звичайні предмети. Крім того, ці методи часто неефективні у виявленні екологічних аномалій, таких як розливи нафти або забруднення води. Одним із найбільш перспективних напрямків у цій галузі є використання гіперспектральних камер, які дозволяють аналізувати об’єкти в широкому діапазоні електромагнітного випромінювання. Гіперспектральні зображення містять набагато більше інформації, ніж традиційні кольорові або монохромні зображення, що відкриває нові можливості для ідентифікації та класифікації матеріалів на основі їхніх спектральних характеристик. Це особливо важливо для завдань, що вимагають високої точності ідентифікації, наприклад виявлення забруднення навколишнього середовища або загроз безпеки. Актуальність даної теми зумовлена ​​необхідністю підвищення ефективності методів виявлення аномалій, критичних для екологічної та громадської безпеки. На сьогоднішній день дослідження в цій області показали, що використання гіперспектральних зображень може значно підвищити точність визначення аномалій. Проте існуючі методи обробки гіперспектральних зображень потребують подальшого вдосконалення, зокрема в напрямку автоматизації аналізу даних та використання сучасних алгоритмів машинного навчання. Інновацією цієї роботи є розробка інтелектуальної системи виявлення та класифікації аномальних об’єктів на основі гіперспектральних зображень, яка використовуватиме передові нейромережеві методи обробки та аналізу даних. Це підвищить швидкість і точність виявлення потенційно небезпечних об’єктів, що вкрай важливо для запобігання екологічним катастрофам, терактам і забезпеченню безпеки населення. Метою даної роботи є розробка інтелектуальної системи виявлення та класифікації аномальних об'єктів на основі гіперспектральних зображень.