自2014年以來，我一直在與無人機合作，但是烏克蘭的戰爭爆發標誌著我職業生涯的轉折點。自2022年以來，我的重點已轉移到探索如何使用無人機來自動化人道主義魔術的自動化 – 他們需要什麼能力，以及技術如何使這些努力更安全，更高效。作為這項工作的一部分，我密切關注日內瓦國際人道主義者中心（GICHD），參加他們的活動，並定期與專家互動。
考慮到基於無人機的解決方案與AI配對，實際上僅在人道主義降低過程的非技術調查（NTS）階段才有幫助。這意味著無人機掃描大面積並收集數據。然後，機器學習模型將這些數據分析到標誌區域 可能 包含地雷。不是礦山的確切地方。
確認和地圖受污染區域的技術調查（TS）仍然依賴於具有金屬探測器，訓練有素的狗和機械脫粒機的人員。他們進入採礦區，以查明危害的確切位置。
該過程一直很長，風險和昂貴：
礦山也繼續對平民構成威脅 – 2023年至少有5,757礦山/ERW傷亡。
在這篇文章中，我解釋了為什麼當前基於無人機的解決方案目前不適用於技術調查（目前最昂貴，最耗時的階段），並分享我認為解決該問題的最佳方法。
在土壤或植被下發現地雷幾乎是不可能的
具有標準光學相機或熱攝像機的無人機通常從單個向下的角度捕獲圖像。這種方法在發現表面水平異常時效果很好，但無法檢測到被埋葬或隱藏的礦山。因此，無人機主要用於人道主義魔術中的非技術調查。
一項前線解決方案之一 – 安全Pro AI – 報告說，在樹木和灌木叢中，它們只有5％的檢測率。
即使它與烏克蘭的大多數礦山散佈在地面上，而不是被埋葬的烏克蘭相關，但柬埔寨的情況卻大不相同：
- 1970年代至90年代的衝突中，有4-600萬道地雷仍然存在
- 自1979年以來，有64,000多名傷亡，兒童為主要受害者
即使在表面上，非金屬和舊金屬地雷也很難檢測到
非金屬地雷在當前和以前的衝突區域中佔有很大一部分地雷。它們是故意繞過傳統金屬探測器繞過檢測的。
從視覺上講，很難檢測到非金屬礦。它們不會發光，在圖像中脫穎而出，也不會在熱攝像機上很好地顯示出來。金屬探測器和磁力計要么錯過它們，要么觸發太多的錯誤警報。
因此，當前基於無人機的檢測工具通常完全錯過非金屬礦山。
當涉及舊金屬礦石時，腐蝕會改變它們的外觀和行為，因此它們融入了地面並對檢測工具的反應不佳。畸形的人甚至更難在圖像中識別。
而且由於這些礦山很難發現，因此它們需要更長的時間才能找到和去除，或者它們隱藏起來，並使Deminers和Deminers和平民處於危險之中。
天氣和白天依賴
如果我們談論的是帶有RGB和多光譜攝像機的無人機，則需要日光。在雲彩，淺淺或陰影區域（森林，廢墟）中，圖像質量和對象檢測也下降。
當地面和我的溫度不同時，熱檢測依次在黎明或黃昏時效果最好。在中午，太陽平均加熱所有東西，減少對比度。
而雨水和濕土模糊的表面細節，改變土壤的顏色和溫度，並可以隱藏土壤干擾或熱異常。雪只是覆蓋視覺標記並均衡地面溫度，使地雷無法檢測到。
飛行無人機僅在某些時間也大大減慢了NTS脫落階段，尤其是在天氣不可預測的地區。
該技術非常昂貴
在7個受影響的國家中，估計的反某人礦山污染區達到了100公里以上。
根據烏克蘭的測試，使用新技術可以 切 每公頃$ 3000-5000至600-800美元，每平方公里70,000美元。在某些地區，它可能會超過土地價格本身。
高成本的主要原因是將多個虛假警報視為真正的威脅。平均而言，一個團隊清除了50多個疑似地雷，只能找到一個實際的地雷。
發展中國家最受污染的地區。如果沒有國際組織或政府的資金，他們就無力貶低。
成本也太高了，企業無法加入。一旦Demining變得足夠便宜，公司可能會以清除礦山清理的條件租賃礦山污染的土地。作為回報，他們將以像徵性的價格和一些稅收減免的長期使用。
解決方案？
在我的團隊中，我們探索了收集更多數據，可以通過葉子和土壤查看的方法，並且仍然保持足夠的分辨率。
有前途的發展方向的一個例子是Oviedo大學研究人員的一個項目。他們正在測試安裝在無人機上的基於陣列的接地合成孔徑（GPR-SAR）系統。
在現實情況下，他們的機上驗證證明了該技術解決了以下問題：
1）雷達精確地指出了礦井的位置，僅保留手動進行的解除武裝或破壞。
通過使用所有可能的雷達路徑（完全多靜態配置），它們獲得了高分辨率圖像，其中掩埋目標顯得更明亮，更清晰。並能夠以精確的具有挑戰性的目標檢測，例如小型，非金屬且淺層埋藏的物體，例如塑料抗人體地雷，木製壓力板和PVC管道。
2）解決方案可以白天或晚上工作，在不同的天氣中，甚至適度的植被。
它的工作原理：
- 將雷達脈衝發送到地面。
- 檢測地下變化（例如塑料，金屬，空隙）的反射。
- 通過結合來自多個發射器接收器（TX-RX）對和飛行位置的雷達信號，以厘米級的精度構建3D地下圖像。
該解決方案仍然有其局限性，但基於我的背景，它是目前最相關的研發方向。
GPR的主要優勢之一是它可以收集多少數據。更多數據意味著研究人員可以通過AI提高識別/分類階段的準確性。這會導致更有效的調查和清除工作，並將整體成本降低50％或更高。
