الكشف الآلي عن الأجسام المطورة اعتمادا على صور رادار اختراق سطح الأرض باستخدام الشبكات العصبونية الالتفافية

Abstract

لمستخلص خلفية البحث: عد ي كشف األجسام المطمورة تحت سطح األرض من المشاكل المثيرة لالهتمام، إحدى التقانات التي أثبتت كفايتها في أداء هذه المهمة هي رادار اختراق سطح األرض )GPR )Radar Penetrating Ground وذلك باستعمال األمواج الكهرطيسية. عند استعمال هذه التقانة ي يتم ثل في يبرز تحد صعوبة تفسير الصور

المحصلة؛ ما تحتاج إلى مستثمر ً إذ غالبا ذي خبرة في مجال تقانة GPR لتفسير محتويات هذه الصور. 1 هدف البحث: أتمتة عملية كشف وجود األجسام المطمورة من الصور Scan-B GPR ،وذلك باستعمال الشبكة .Convolutional Neural Network )CNN( االلتفافية العصبونية المواد والطرائق: أ نشئ في هذا البحث نموذج شبكة عصبونية التفافية CNN؛ للكشف اآللي عن األهداف المطمورة؛ باالعتماد على صور Scan-B GPR ،كما وأ نشئت مجموعتا بيانات Datasets: عملت في - األولى: تض م صور Scan-B GPR محاكاة؛ باستعمال برنامج المحاكاة gprMax ،وقد است تدريب النموذج. - الثانية: تضم صور Scan-B GPR حقيقية؛ مأخوذة من قاعدة البيانات مفتوحة المصدر TU1208 و من مواقع إنترنت مختلفة، وقد عملت است في اختبار أداء النموذج. النتائج العملية: حقق النموذج المقترح ضبط على بيانات التح قق %100 ،و على بيانات االختبار%7.97. االستنتاجات من وجهة نظر الباحث: يمكن استعمال النموذج المقترح كنظام داعم لعملية كشف األهداف المطمورة تحت سطح األرض؛ وذلك من قبل مستثمرين ليس لديهم الخبرة الكافية في مجال تقانة GP