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Polish Maritime Research
Band 31 (2024): Heft 1 (March 2024)
Uneingeschränkter Zugang
Automatic Classification of Unexploded Ordnance (UXO) Based on Deep Learning Neural Networks (DLNNS)
Norbert Sigiel
Norbert Sigiel
,
Marcin Chodnicki
Marcin Chodnicki
,
Paweł Socik
Paweł Socik
und
Rafał Kot
Rafał Kot
| 29. März 2024
Polish Maritime Research
Band 31 (2024): Heft 1 (March 2024)
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Online veröffentlicht:
29. März 2024
Seitenbereich:
77 - 84
DOI:
https://doi.org/10.2478/pomr-2024-0008
Schlüsselwörter
Deep Learning Neural Network (DLNN)
,
mine detection and classification
,
sonar imagery
,
Mine Countermeasure (MCM)
,
Automatic Target Recognition (ATR
© 2024 Norbert Sigiel et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Norbert Sigiel
Polish Naval Academy Faculty of Navigation and Naval Weapons
Poland
Marcin Chodnicki
Air Force Institute of Technology, Aircraft Composite Structures Division,
Poland
Paweł Socik
Polish Naval Academy Faculty of Mechanical and Electrical Engineering
Poland
Rafał Kot
Polish Naval Academy Faculty of Mechanical and Electrical Engineering
Poland