Refined STACK-CNN for Meteor and Space Debris Detection in Highly Variable Backgrounds
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Le résumé fourni par la source
In this work we present cutting-edge machine learning based techniques for the detection and reconstruction of meteors and space debris in the Mini-EUSO experiment, a detector installed on board of the International Space Station (ISS), and pointing towards the Earth. We base our approach on a recent technique, the Stack-CNN, originally developed as an online trigger in a orbiting remediation system to detect space debris. Our proposed method, the Refined Stack-CNN (R-Stack- CNN), makes the STACK-CNN more robust thanks to a Random Forest (RF) that learns the temporal development of these events in the camera. We prove the flexibility of our method by showing that it is sensitive to any space object that moves linearly in the field of view. First, we search small space debris, never observed by Mini-EUSO. Due to the limiting statistics, also in this case no debris were found. However, since meteors produce signals similar to space debris but they are much more frequent, the R-Stack-CNN is adapted to identify such events while avoiding the numerous false positives of the Stack-CNN. Results from real data show that the R-Stack-CNN is able to find more meteors than a classical thresholding method and a new method of two neural networks. We also show that the method is also able to accurately reconstruct speed and direction of meteors with simulated data.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Refined STACK-CNN for Meteor and Space Debris Detection in Highly Variable Backgrounds
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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University of Turin Department of Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Politecnico di Torino pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Lomonosov Moscow State University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Rome Tor Vergata Department of Physics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Nippon Soken (Japan) pays non établi dans la noticeEntreprise
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RIKEN pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Centre National de la Recherche Scientifique pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Laboratoire AstroParticule et Cosmologie pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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KTH Royal Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technical University of Munich pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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S. P. Korolev Rocket and Space Corporation Energia (Russia) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Agenzia Spaziale Italiana pays non établi dans la noticeOrganisme public
Department of Physics — University of Turin, Politecnico di Torino et Lomonosov Moscow State University, avec 9 autres affiliations.
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