Detection of illegal airstrips in digital images using artificial intelligence techniques
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Escuela de Postgrados de la Fuerza Aérea Colombiana
Abstract
Description
Ecuador is considered a transit country for drug trafficking and smuggling activities; Being a current problem on the northern and coastal border of the national territory, unauthorized airstrips are used for these illegal activities where substances subject to control, money, weapons, ammunition and explosives are transported.
The research will be based on designing and developing a methodology for use through artificial intelligence techniques, for the analysis and processing of the images that will be obtained from the reconnaissance missions carried out by the Ecuadorian Air Force planes. For the recognition of clandestine tracks, the object detection method based on deep learning Yolo and segmentation techniques will be used.
El Ecuador es considerado un país de tránsito de actividades de narcotráfico y contrabando; siendo una problemática existente actual en la frontera norte y costera del territorio nacional, para estas actividades ilegales se utilizan pistas aéreas no autorizadas donde se transportan sustancias sujetas a fiscalización, dinero, armas, municiones y explosivos. La investigación se basará en diseñar y desarrollar una metodología de uso mediante técnicas de inteligencia artificial, para el análisis y procesamiento de las imágenes que serán obtenidas de las misiones de reconocimiento que realicen los aviones de la Fuerza Aérea Ecuatoriana. Para el reconocimiento de pistas aéreas clandestinas se utilizarán el método de detección de objetos basado en aprendizaje profundo Yolo y técnicas de segmentación.
O Equador é considerado um país de trânsito para atividades de contrabando e tráfico de drogas. Como um problema atual na fronteira norte e costeira do território nacional, são utilizadas pistas de pouso não autorizadas para essas atividades ilegais, onde substâncias controladas, dinheiro, armas, munições e explosivos são transportados. A pesquisa será baseada no projeto e desenvolvimento de uma metodologia que utiliza técnicas de inteligência artificial para a análise e processamento de imagens obtidas em missões de reconhecimento realizadas por aeronaves da Força Aérea Equatoriana. Para o reconhecimento de pistas clandestinas, será utilizado o método de detecção de objetos baseado no aprendizado profundo yolo e técnicas de segmentação.
El Ecuador es considerado un país de tránsito de actividades de narcotráfico y contrabando; siendo una problemática existente actual en la frontera norte y costera del territorio nacional, para estas actividades ilegales se utilizan pistas aéreas no autorizadas donde se transportan sustancias sujetas a fiscalización, dinero, armas, municiones y explosivos. La investigación se basará en diseñar y desarrollar una metodología de uso mediante técnicas de inteligencia artificial, para el análisis y procesamiento de las imágenes que serán obtenidas de las misiones de reconocimiento que realicen los aviones de la Fuerza Aérea Ecuatoriana. Para el reconocimiento de pistas aéreas clandestinas se utilizarán el método de detección de objetos basado en aprendizaje profundo Yolo y técnicas de segmentación.
O Equador é considerado um país de trânsito para atividades de contrabando e tráfico de drogas. Como um problema atual na fronteira norte e costeira do território nacional, são utilizadas pistas de pouso não autorizadas para essas atividades ilegais, onde substâncias controladas, dinheiro, armas, munições e explosivos são transportados. A pesquisa será baseada no projeto e desenvolvimento de uma metodologia que utiliza técnicas de inteligência artificial para a análise e processamento de imagens obtidas em missões de reconhecimento realizadas por aeronaves da Força Aérea Equatoriana. Para o reconhecimento de pistas clandestinas, será utilizado o método de detecção de objetos baseado no aprendizado profundo yolo e técnicas de segmentação.
Keywords
Deep learning, object detection, artificial intelligence, runways, Aprendizaje profundo, detección de objetos, inteligencia artificial, pistas de aterrizaje, Aprendizagem profunda, detecção de objetos, inteligência artificial, tiras de ar