未爆炸炸弹对冲突后社区构成了重大威胁，目前定位炸弹的工作依赖于时间密集和危险的现场查找。超高分辨率亚米卫星图像可以提供一种低成本、高效率的方法，来自动检测弹坑并估算未爆炸炸弹的密度。由于炸弹坑比流星陨石坑要小，并且由于炸弹坑复杂的地形环境和外观变化，所以利用以往寻找流星陨石坑的机器学习方法并不适合寻找炸弹坑。俄亥俄州立大学政治学助理教授Erin Lin创建了一个基于机器学习的两阶段框架来尝试应对这些挑战。该研究所提出的方法，将炸弹坑检测率提高了160%以上。对比分析表明，该方法明显优于典型的物体识别算法，可用于广域炸弹坑检测。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除