Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Ανάπτυξη τεχνικών επεξεργασίας γεωραντάρ για την ανάδειξη δομών αρχαιολογικού ενδιαφέροντος

Manataki Meropi

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η μέθοδος του γεωραντάρ είναι μη καταστροφική και εφαρμόζεται επιτυχώς σε αρχαιολογικές γεωφυσικές διασκοπήσεις για την χαρτογράφηση θαμμένων θεμελίων. Η αρχή λειτουργίας του στηρίζεται στην εκπομπή Η/Μ κυμάτων από κεραία-πομπό τα οποία διαδίδονται στο υπέδαφος με ταχύτητα η οποία επηρεάζεται κυρίως από τις ηλεκτρικές ιδιότητες του μέσου. Όταν εισέλθουν σε μέσο διαφορετικών ηλεκτρικών ιδιοτήτων ένα μέρος ανακλάται προς την επιφάνεια όπου ανιχνεύεται από την κεραία-δέκτη ενώ το υπόλοιπο συνεχίζει τη διάδοση στο νέο μέσο. Στις αρχαιολογικές διασκοπήσεις οι κεραίες πομπός-δέκτης κινούνται ταυτόχρονα έχοντας σταθερή απόσταση μεταξύ τους κατά μήκος μιας γραμμής μελέτης πάνω στην επιφάνεια του εδάφους συλλέγοντας καταγραφές που ονομάζονται ίχνη (traces). Κατά αυτό τον τρόπο προκύπτουν τομογραφικές εικόνες του υπεδάφους. Σε αυτού του είδους εικόνες, τα αρχαία θεμέλια συνήθως αποτυπώνονται με πρότυπα τα οποία έχουν την μορφή πολλαπλών υπερβολών και περιθλάσεων που αναφέρονται ως ανακλάσεις. Η ερμηνεία τέτοιων δεδομένων είναι μία ιδιαίτερα χρονοβόρα και απαιτητική διαδικασία, η επιτυχία της οποίας στηρίζεται κυρίως στην εμπειρία. Ο λόγος είναι ότι τα πρότυπα με τα οποία απεικονίζονται στα δεδομένα οι καταγραφές από το υπέδαφος, δεν αποδίδουν ξεκάθαρα τη φύση του ανακλαστήρα που τα προκάλεσε. Έτσι ανακλάσεις θαμμένων αρχαιοτήτων μπορεί είτε να παραβλεφθούν ή να παρερμηνευτούν. Τα δεδομένα γεωραντάρ είναι επίσης ευαίσθητα σε θόρυβο ο οποίος συνήθως δεν μπορεί να απομακρυνθεί κατά την επεξεργασία αφήνοντας κατάλοιπα. Όταν έχει γραμμική μορφή, καταγράφεται με πρότυπα που μοιάζουν αρκετά με αυτά των θαμμένων κτιρίων. Σε τέτοια δεδομένα η αβεβαιότητα της ερμηνείας και η πιθανότητα λάθους είναι υψηλές καθιστώντας αναγκαστική τη λήψη πληροφορία από άλλες μεθόδους. Η ανάπτυξη ενός συστήματος αυτόματης αναγνώρισης προτύπων που αποδίδονται σε αρχαία αρχιτεκτονικά κατάλοιπα θα αποτελούσε ένα ιδιαίτερα χρήσιμο εργαλείο που θα διευκόλυνε την διαδικασία της ερμηνείας και θα βελτίωνε την ακρίβεια της περιορίζοντας τα λάθη. Πάνω σε αυτό το πλαίσιο, η παρούσα διδακτορική διατριβή εξετάζει τα Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (ΣΝΔ) ως μέσο προς την υλοποίηση ενός τέτοιου συστήματος.Τα ΣΝΔ είναι ευρέως γνωστά λόγω των ραγδαίων εξελίξεων που έχουν γνωρίσει τα τελευταία χρόνια σε σχέση με την αυτόματη αναγνώριση προτύπων και σε θέματα Βαθιάς Μαθήσεως. Είναι μία κατηγορία Τεχνικών Νευρωνικών Δικτύων (ΤΝΔ) Πρόσθιας Τροφοδοσίας (Feedforward) με πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα (fully connected layers), στα οποία έχει ενσωματωθεί η λειτουργία της συνέλιξης. Η τελευταία επιτρέπει δισδιάστατες και τρισδιάστατες εισόδους. Μία ενδεικτική αρχιτεκτονική ΣΝΔ περιλαμβάνει το επίπεδο εισόδου, το συνελικτικό επίπεδο, το επίπεδο αποκοπής ReLU (Rectified Linear Unit), το συγκεντρωτικό επίπεδο (pooling layer), τα πλήρως συνδεδεμένα επίπεδα, και το επίπεδο εξόδου. Το συνελικτικό επίπεδο, το επίπεδο ReLU, και το επίπεδο συγκέντρωσης είναι υπεύθυνα για την εξαγωγή των σημαντικών γνωρισμάτων (features) της εισόδου, ενώ μέσω των πλήρως συνδεδεμένων επιπέδων, που είναι ουσιαστικά ένα ΤΝΔ πρόσθιας τροφοδοσίας, εκτελείται η προσέγγιση του προβλήματος μαθήσεως, όπως λ.χ. ταξινόμηση ή παλινδρόμηση. Τα βάρη των συνάψεων στα συνελικτικά επίπεδα στηρίζονται στα δεκτικά πεδία (receptive fields), όπου ο νευρώνας ενός επιπέδου συνδέεται με μία περιοχή νευρώνων του επόμενου επιπέδου. Η εκπαίδευση των ΣΝΔ γίνεται με τον ίδιο τρόπο όπως στην περίπτωση των ΤΝΔ Πρόσθιας Τροφοδοσίας, χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο οπισθοδιάδοσης (backpropagation) για τον υπολογισμό του σφάλματος που προκύπτει από τα βάρη που έχουν αποδοθεί στις συνάψεις των νευρώνων ενός επιπέδου, και έναν αλγόριθμο βελτιστοποίησης της κλίσης (gradient). Τα βάρη αναπροσαρμόζονται έτσι ώστε να ελαχιστοποιείται η επιλεγμένη συνάρτηση κόστους (cost function). Για την εκπαίδευση χρησιμοποιείται σύνολο δεδομένων που έχει χωριστεί σε ένα σετ εκπαίδευσης (training set) και ένα σετ δοκιμών γενίκευσης (test set). Ένα σύνηθες πρόβλημα εκπαίδευσης είναι αυτό της υπερπροσαρμογής (overfitting) όπου τα βάρη του μοντέλου μαθήσεως έχουν προσαρμοστεί τόσο καλά στα δεδομένα του σετ εκπαιδεύσεως με αποτέλεσμα προβλέψεις με χρήση διαφορετικών δεδομένων να είναι ανακριβείς. Ορισμένες γνωστές τεχνικές που αντιμετωπίζουν το πρόβλημα της υπερπροσαρμογής και βελτιώνουν την γενίκευση είναι αναφορικά η εφαρμογή μετασχηματισμών για αύξηση των εικόνων (Image Augmentation), η παράβλεψη νευρώνων (Dropout) και η κανονικοποίηση κατά σύνολα (Batch Normalization).Τα ΣΝΔ παρουσιάζουν ένα ευρύ πεδίο εφαρμογών κυρίως σε

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες