В настоящее время для решения задач, связанных с поиском и распознаванием объектов под землёй, часто используется георадар. Это позволяет получать богатую информацию об исследуемой местности на различной глубине, однако ручная интерпретация радарограмм связана с большими трудозатратами. В данной работе предлагается метод GeoRTr для автоматического нахождения подземных объектов интереса на основе нейронной сети оригинальной архитектуры с механизмом внимания GeoAttention, на вход которой подаются A-сканы георадара, установленного на колёсном роботе, перемещающемся в автоматическом либо полуавтоматическом режиме. Предлагаемая нейросетевая модель позволяет учитывать пространственные взаимосвязи между A-сканами георадара даже в тех случаях, когда траектория движения робота отличается от прямой линии. С использованием мобильного колёсного робота и георадара, антенна которого установлена на небольшой высоте над анализируемой поверхностью, собран и размечен уникальный набор данных для распознавания объектов нескольких категорий, находящихся под поверхностью земли. Эксперименты с разработанной нейросетевой моделью на собранном наборе данных продемонстрировали F1-меру классификации свыше 40%, что превосходит по качеству методы-аналоги. В ходе сравнительного анализа различных вариаций архитектуры модели выделены две конфигурации для разных условий решения задачи георадарного исследования.
DOI: 10.24412/3033-6007-2026-339-23-36
Скачать статью (PDF) или читать онлайн на сайте журнала: https://www.intelligent-transport.ru/jour/article/view/114
Скачать выпуск целиком (PDF) на официальном сайте: https://www.intelligent-transport.ru/jour/issue/viewIssue/16/15
Скачать статью (PDF) или читать онлайн на «КиберЛенинке»: https://cyberleninka.ru/article/n/neyrosetevye-metody-raspoznavaniya-podzemnyh-obektov-v-dannyh-georadara-mobilnogo-kolesnogo-robota
Скачать статью (PDF) на eLibrary (требуется регистрация): https://elibrary.ru/item.asp?id=92333873
Кривошей М. И., Юдин Д. А., Зарипов М. Н., Буличев О. В., Муравьев К. Ф., Панов А. И. Нейросетевые методы распознавания подземных объектов в данных георадара мобильного колесного робота // Интеллектуальный транспорт. 2026;10(3(39)):23-36. https://doi.org/10.24412/3033-6007-2026-339-23-36