Fortschritte bei der SAR-Bilderkennung mit VTR

Synthetic Aperture Radar (SAR) ist eine Technologie, die Radar nutzt, um Bilder vom Boden zu erstellen. Es ist besonders nützlich, um Bilder bei jedem Wetter, sowohl tagsüber als auch nachts, zu bekommen. Wegen seiner einzigartigen Fähigkeiten wird SAR oft im Militär und für Aufgaben wie Umweltüberwachung eingesetzt.

Automatic Target Recognition (ATR) ist ein Prozess, der hilft, Objekte in diesen SAR-Bildern zu identifizieren und zu klassifizieren. Zum Beispiel kann es helfen, verschiedene Arten von Fahrzeugen zu unterscheiden, indem die Eigenschaften ihrer Formen in den Bildern analysiert werden. ATR ist ein entscheidender Teil vieler militärischer Anwendungen, da es eine schnelle und präzise Erkennung wichtiger Ziele ermöglicht.

#Was SAR ATR Besonders Macht

SAR ATR funktioniert anders als die normalen Kameras, die wir jeden Tag benutzen. Standard-Optikkameras können durch Wetterbedingungen, wie Wolken oder Nebel, eingeschränkt sein, aber SAR kann durch diese Hindernisse sehen. Das bedeutet, SAR ist wertvoll für Aufgaben, bei denen die Sicht schlecht ist.

Die Bilder, die von SAR erstellt werden, können jedoch sehr unterschiedlich sein im Vergleich zu denen, die von normalen Kameras gemacht werden. Diese Unterschiede machen es schwierig, traditionelle Methoden zur Bildverarbeitung zu verwenden. ATR-Systeme müssen drei Hauptaufgaben bewältigen:

• Detektion: Bereiche im Bild finden, die möglicherweise ein Ziel enthalten.
• Diskriminierung: Entscheiden, welche dieser Bereiche wahrscheinlich richtige Ziele sind und welche nur Rauschen oder Unordnung.
• Klassifikation: Identifizieren, um welchen Typ von Ziel es sich in den erkannten Bereichen handelt.

#Die Herausforderung, Vision Transformers für SAR ATR zu nutzen

In den letzten Jahren hat Deep Learning einen grossen Einfluss auf das Gebiet der ATR gehabt. Neue Methoden, insbesondere Vision Transformers (ViTs), haben grosses Potenzial gezeigt. ViTs sind eine Art von Deep-Learning-Modell, das sich bei Aufgaben zur Bildverarbeitung als sehr effektiv erwiesen hat. Sie schauen sich alle Teile eines Bildes gleichzeitig an, was ihnen erlaubt, mehr Informationen zu erfassen als frühere Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs).

Trotz ihrer Vorteile kann die Nutzung von ViTs für SAR ATR schwierig sein. Es gibt zwei Hauptprobleme:

1. Bedarf an grossen Datensätzen: ViTs funktionieren normalerweise besser, wenn sie viele Trainingsdaten haben. Leider ist das Sammeln von SAR-Bildern teuer, und viele SAR-Datensätze sind klein. Diese begrenzte Datenmenge kann die ViT-Modelle daran hindern, effektiv zu lernen.
2. Hohe Rechenanforderungen: ViTs haben oft viele Parameter und benötigen erhebliche Rechenleistung. Das macht es schwierig, sie auf Systemen mit begrenzten Ressourcen, wie sie in vielen SAR-Anwendungen verwendet werden, einzusetzen.

Um diese Herausforderungen anzugehen, besteht die Notwendigkeit für einen effizienteren Ansatz zur Nutzung von ViTs in SAR ATR.

#Entwicklung eines leichten ViT-Modells

Um die oben genannten Probleme zu lösen, wurde ein neues Modell namens VTR (ViT für SAR ATR) geschaffen. Dieses Modell ist so konzipiert, dass es leichtgewichtig ist, sodass es direkt auf kleineren Datensätzen trainiert werden kann, ohne viel Vortraining zu benötigen.

#Wichtige Merkmale von VTR

VTR beinhaltet zwei neue Komponenten:

• Shifted Patch Tokenization (SPT): Dieser Ansatz ändert, wie die Eingabebilder in Patches unterteilt werden. Indem die Bilder in verschiedene Richtungen verschoben werden, bevor sie in Patches geschnitten werden, kann das Modell mehr Informationen aus den Bildern erfassen.
• Locality Self-Attention (LSA): Dies hilft dem Modell, sich auf relevante Bereiche im Bild zu konzentrieren, indem der Einfluss von Teilen des Bildes, die keine nützlichen Informationen liefern, reduziert wird. Dies führt zu besserer Aufmerksamkeit auf wichtige Merkmale in den Bildern.

Als VTR an drei beliebten SAR-Datensätzen getestet wurde: MSTAR, SynthWakeSAR und GBSAR, zeigte es beeindruckende Ergebnisse. VTR erreichte eine hohe Klassifikationsgenauigkeit, was bedeutet, dass es in der Lage war, die Ziele in den Bildern zuverlässig korrekt zu erkennen.

#Echtzeitanwendungen mit FPGA

Um VTR für Echtzeitanwendungen einsatzfähig zu machen, wurde ein spezieller Hardware-Beschleuniger entwickelt. Dieser Beschleuniger basiert auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAS), die flexible Hardwarelösungen sind, die programmiert werden können, um spezifische Aufgaben effizient auszuführen.

Durch diesen Beschleuniger kann VTR die Zeit, die benötigt wird, um Bilder zu verarbeiten, dramatisch reduzieren im Vergleich zu traditionellen CPU- und GPU-Plattformen. Diese Reduzierung der Verarbeitungszeit macht das System geeignet für Echtzeitarbeiten, wo schnelle Entscheidungen notwendig sind.

#Leistungsbewertung von VTR

Die Tests wurden mit den drei oben genannten Datensätzen durchgeführt. Die Ergebnisse waren vielversprechend:

• Im MSTAR-Datensatz erreichte VTR eine Genauigkeit von etwa 95,96 %.
• Für SynthWakeSAR lag die Genauigkeit bei ungefähr 93,47 %.
• Schliesslich erreichte der GBSAR-Datensatz eine Genauigkeit von etwa 99,46 %.

Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass VTR gut gegen bestehende Modelle abschneidet und dabei kleiner und mit geringeren Rechenanforderungen auskommt.

#VTR im Vergleich zu anderen Modellen

Im Vergleich zu modernsten Modellen zeigte VTR entweder eine ähnliche oder überlegene Leistung, insbesondere beim SynthWakeSAR-Datensatz. Es wurde jedoch festgestellt, dass GNN-basierte Modelle VTR im MSTAR-Datensatz übertrafen. Dies lag grösstenteils an der Natur der Bilder in diesem Datensatz, die konzentriertere Merkmale enthalten, die GNNs besser erfassen können als ViTs.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Die Entwicklung von VTR hebt das Potenzial hervor, effizientere Modelle zu schaffen, die in Echtzeitumgebungen, insbesondere für SAR ATR-Anwendungen, effektiv arbeiten können. Es gibt einen signifikanten Bedarf an weiterer Forschung, um diese Modelle weiter zu verbessern und zu erkunden, wie sie mit anderen Datentypen genutzt werden können.

Zukünftige Arbeiten könnten sich mit multimodalen Datensätzen befassen, die verschiedene Arten von Datenquellen kombinieren. Dies könnte die Leistung unserer Modelle verbessern und weitere Einblicke geben, wie sie lernen und Entscheidungen treffen. Ausserdem könnte die Kombination von ViT- und GNN-Elementen die Leistung verbessern, insbesondere bei Datensätzen wie MSTAR, wo lokal konzentrierte Merkmale entscheidend für eine genaue Klassifikation sind.

Insgesamt ist es wahrscheinlich, dass fortgesetzte Bemühungen in diesem Bereich zu noch besseren Ergebnissen im Bereich SAR ATR führen und diese Systeme effektiver und einfacher in verschiedenen realen Situationen einsetzbar machen.