Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging
Україна сьогодні належить до найбільш забруднених мінами країн світу, що створює значну загрозу для населення, довкілля та відновлення економіки. Одним із перспективних напрямів підвищення ефективності протимінної діяльності є використання безпілотних літальних апаратів (БпЛА) з інфрачервоними (ІЧ)...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/294 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| _version_ | 1856543082627989504 |
|---|---|
| author | Shklyar, Sergiy Andreiev, Artem Golubov, Stanislav |
| author_facet | Shklyar, Sergiy Andreiev, Artem Golubov, Stanislav |
| author_sort | Shklyar, Sergiy |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-04T22:18:41Z |
| description | Україна сьогодні належить до найбільш забруднених мінами країн світу, що створює значну загрозу для населення, довкілля та відновлення економіки. Одним із перспективних напрямів підвищення ефективності протимінної діяльності є використання безпілотних літальних апаратів (БпЛА) з інфрачервоними (ІЧ) камерами для дистанційного виявлення мін і інших вибухонебезпечних предметів. Метою даної роботи є розроблення та оцінювання підходу до автоматизованого виявлення мін за ІЧ зображеннями, отриманими з БпЛА.
В даній роботі представлено підхід до виявлення мін і інших вибухонебезпечних предметів на ІЧ зображеннях, що ґрунтується на методі виявлення аномалій із подальшою пороговою обробкою результатів. На основі даного підходу було розроблено програмний модуль з використанням мови програмування Python, який включає в себе відображення знімків, застосування методу виявлення аномалій та порогову обробку для отримання бінарних карт класифікацій.
Для тестування даного підходу було проведено експериментальні дослідження з використанням квадрокоптера DJI Matrice 300 RTK, на якому встановлено ІЧ камеру Zenmuse H20T. Всього використано 34 ІЧ знімки, на яких присутні 206 мін різних типів. До цих знімків було застосовано предствлений підхід, в результаті чого було отримано бінарні карти класифікацій. Після проведення оцінювання точності було встановлено значення наступних показників: загальна точність становила 89,32%, влучність — 0,79, повнота — 0,89, а F1-міра — 0,84.
Отримані результати підтверджують ефективність та практичну придатність запропонованого підходу для задач дистанційного виявлення мін із застосуванням БпЛА. У подальшому планується вдосконалення алгоритмічної частини методу, зокрема впровадження етапів попередньої обробки ІЧ знімків і розширення тестування на різні типи мін та умови зйомки.
Внесок авторів: Концептуалізація – Шкляр С.В.; методологія – Шкляр С.В.; формальний аналіз – Шкляр С.В. та Андреєв А.А..; дослідження – А.А. Андреєв та С. І. Голубов; оброблення даних – А.А. Андреєв та С. І. Голубов; підготовка тексту статті: авторський рукопис – А.А. Андреєв та С.І. Голубов; рецензування та редагування – С. І. Голубов; візуалізація – С. І. Голубов. Всі автори прочитали та погодилися з опублікованою версією рукопису.
Доступність даних: Дані можуть бути надані авторами за обґрунтованим запитом.
Подяки: Автори вдячні Національній академії наук України за підтримку цього дослідження. Ми також вдячні рецензентам і редакторам за їхні цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи.
Конфлікти інтересів: Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів |
| first_indexed | 2026-02-08T07:57:35Z |
| format | Article |
| id | uajuacgovua-article-294 |
| institution | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-02-08T07:57:35Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | uajuacgovua-article-2942026-01-04T22:18:41Z Оцінювання точності виявлення наземних мін за результатами інфрачервоного аерознімання Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging Shklyar, Sergiy Andreiev, Artem Golubov, Stanislav landmine detection infrared imaging unmanned aerial vehicle correct detection probability false alarm rate precision recall F1-score виявлення наземних мін інфрачервоне знімання безпілотний літальний апарат виявлення аномалій порогова обробка імовірність правильного виявлення імовірність хибного виявлення влучність повнота F1-міра Україна сьогодні належить до найбільш забруднених мінами країн світу, що створює значну загрозу для населення, довкілля та відновлення економіки. Одним із перспективних напрямів підвищення ефективності протимінної діяльності є використання безпілотних літальних апаратів (БпЛА) з інфрачервоними (ІЧ) камерами для дистанційного виявлення мін і інших вибухонебезпечних предметів. Метою даної роботи є розроблення та оцінювання підходу до автоматизованого виявлення мін за ІЧ зображеннями, отриманими з БпЛА. В даній роботі представлено підхід до виявлення мін і інших вибухонебезпечних предметів на ІЧ зображеннях, що ґрунтується на методі виявлення аномалій із подальшою пороговою обробкою результатів. На основі даного підходу було розроблено програмний модуль з використанням мови програмування Python, який включає в себе відображення знімків, застосування методу виявлення аномалій та порогову обробку для отримання бінарних карт класифікацій. Для тестування даного підходу було проведено експериментальні дослідження з використанням квадрокоптера DJI Matrice 300 RTK, на якому встановлено ІЧ камеру Zenmuse H20T. Всього використано 34 ІЧ знімки, на яких присутні 206 мін різних типів. До цих знімків було застосовано предствлений підхід, в результаті чого було отримано бінарні карти класифікацій. Після проведення оцінювання точності було встановлено значення наступних показників: загальна точність становила 89,32%, влучність — 0,79, повнота — 0,89, а F1-міра — 0,84. Отримані результати підтверджують ефективність та практичну придатність запропонованого підходу для задач дистанційного виявлення мін із застосуванням БпЛА. У подальшому планується вдосконалення алгоритмічної частини методу, зокрема впровадження етапів попередньої обробки ІЧ знімків і розширення тестування на різні типи мін та умови зйомки. Внесок авторів: Концептуалізація – Шкляр С.В.; методологія – Шкляр С.В.; формальний аналіз – Шкляр С.В. та Андреєв А.А..; дослідження – А.А. Андреєв та С. І. Голубов; оброблення даних – А.А. Андреєв та С. І. Голубов; підготовка тексту статті: авторський рукопис – А.А. Андреєв та С.І. Голубов; рецензування та редагування – С. І. Голубов; візуалізація – С. І. Голубов. Всі автори прочитали та погодилися з опублікованою версією рукопису. Доступність даних: Дані можуть бути надані авторами за обґрунтованим запитом. Подяки: Автори вдячні Національній академії наук України за підтримку цього дослідження. Ми також вдячні рецензентам і редакторам за їхні цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи. Конфлікти інтересів: Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів Ukraine is currently one of the most mine-contaminated countries in the world, posing a significant threat to the population, environment, and economic recovery. One promising direction for improving the effectiveness of counter-mine activities is the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with infrared (IR) cameras for the remote detection of mines and other explosive devices. The objective of this study is to develop and evaluate an approach for automated mine detection using IR images acquired from UAVs. This work presents an approach to detecting mines and other explosive objects on IR images, which is based on the anomaly detection method with subsequent threshold processing of the results. Based on this approach, a software module was developed using the Python programming language, which includes image display, application of the anomaly detection method, and threshold processing to obtain binary classification maps. To test this approach, experimental studies were conducted using a DJI Matrice 300 RTK quadcopter equipped with a Zenmuse H20T IR camera. A total of 34 IR images were used, which contained 206 mines of different types. The presented approach was applied to these images, resulting in binary classification maps. After assessing the accuracy, the following indicators were determined: overall accuracy was 89.32%, precision - 0.79, recall - 0.89, and F1-score- 0.84. The results obtained confirm the effectiveness and practical suitability of the proposed approach for remote mine detection tasks using UAVs. In the future, it is planned to improve the algorithmic part of the method, in particular, to introduce pre-processing stages of IR images and expand testing to different types of mines and shooting conditions. Author Contributions: Conceptualization: S.V. Shklyar; Methodology: S.V. Shklyar; Formal Analysis: S.V. Shklyar and A.A. Andreiev; Investigation: A.A. Andreiev and S.I. Golubov; Data Curation: A.A. Andreiev and S.I. Golubov; Writing – Original Draft Preparation: A.A. Andreiev and S.I. Golubov; Writing – Review & Editing: S.I. Golubov; Visualization: S.I. Golubov. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript. Data Availability Statement: Data available on reasonable request from the authors. Acknowledgments: The authors are grateful to the National Academy of Sciences of Ukraine for supporting this research. We are also grateful to the reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work. Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2025-12-30 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/294 10.36023/ujrs.2025.12.4.294 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 12 No. 4 (2025); 16-20 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 12 № 4 (2025); 16-20 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 12 № 4 (2025); 16-20 2313-2132 uk https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/294/297 Copyright (c) 2025 Ukrainian journal of remote sensing |
| spellingShingle | landmine detection infrared imaging unmanned aerial vehicle correct detection probability false alarm rate precision recall F1-score Shklyar, Sergiy Andreiev, Artem Golubov, Stanislav Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title | Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title_alt | Оцінювання точності виявлення наземних мін за результатами інфрачервоного аерознімання |
| title_full | Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title_fullStr | Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title_full_unstemmed | Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title_short | Accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| title_sort | accuracy assessment of landmine detection by infrared aerial imaging |
| topic | landmine detection infrared imaging unmanned aerial vehicle correct detection probability false alarm rate precision recall F1-score |
| topic_facet | landmine detection infrared imaging unmanned aerial vehicle correct detection probability false alarm rate precision recall F1-score виявлення наземних мін інфрачервоне знімання безпілотний літальний апарат виявлення аномалій порогова обробка імовірність правильного виявлення імовірність хибного виявлення влучність повнота F1-міра |
| url | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/294 |
| work_keys_str_mv | AT shklyarsergiy ocínûvannâtočnostíviâvlennânazemnihmínzarezulʹtatamiínfračervonogoaeroznímannâ AT andreievartem ocínûvannâtočnostíviâvlennânazemnihmínzarezulʹtatamiínfračervonogoaeroznímannâ AT golubovstanislav ocínûvannâtočnostíviâvlennânazemnihmínzarezulʹtatamiínfračervonogoaeroznímannâ AT shklyarsergiy accuracyassessmentoflandminedetectionbyinfraredaerialimaging AT andreievartem accuracyassessmentoflandminedetectionbyinfraredaerialimaging AT golubovstanislav accuracyassessmentoflandminedetectionbyinfraredaerialimaging |