Come Rilevare i Crateri Sulle Superfici Planetarie: Sfide e Metodologie

Rilevare i crateri sulle superfici planetarie presenta una serie di sfide uniche, difficilmente riscontrabili nelle applicazioni tradizionali di visione artificiale terrestre. La varietà di condizioni di illuminazione, gli angoli di ripresa della fotocamera e le proprietà geologiche dei corpi planetari determinano una grande variabilità nell'aspetto dei crateri. Inoltre, la loro dimensione può variare notevolmente, da pochi metri a centinaia di chilometri di diametro, richiedendo che i sistemi di rilevamento siano efficaci su scale multiple. Un altro fattore complicante è l'alta densità di crateri in alcune aree, che può portare a sovrapposizioni tra le caratteristiche e rendere difficile l'identificazione. Tuttavia, il principale ostacolo nello sviluppo di sistemi di rilevamento robusti è rappresentato dalla scarsità di dati etichettati. A differenza dei set di dati terrestri, dove la raccolta e l'annotazione delle immagini è relativamente semplice, ottenere e etichettare immagini di alta qualità delle superfici planetarie richiede risorse significative e competenze specializzate. Inoltre, un modello addestrato su un corpo planetario, come la Luna, potrebbe non funzionare altrettanto bene su un altro corpo come Mercurio o Marte, a causa delle differenze nelle caratteristiche della superficie, nella morfologia dei crateri e nei parametri di acquisizione delle immagini.

Per affrontare queste sfide, si propone un approccio integrato che combina architetture avanzate di rilevamento degli oggetti con tecniche di adattamento non supervisionato al dominio, permettendo il rilevamento dei crateri su corpi planetari diversi con una minima necessità di etichette specifiche per il dominio di destinazione. L'evoluzione delle metodologie di rilevamento dei crateri ha attraversato diverse fasi, ognuna rappresentante un avanzamento nella complessità algoritmica e nelle capacità di rilevamento.

Con l'introduzione delle tecniche di apprendimento automatico, si è avuta una significativa evoluzione nel rilevamento dei crateri. Le prime implementazioni di machine learning utilizzavano l'ingegnerizzazione delle caratteristiche abbinate a algoritmi di classificazione come le macchine a vettori di supporto (SVM) e gli alberi decisionali. Questi sistemi estraevano caratteristiche progettate manualmente dalle immagini, come descrittori di texture, istogrammi di gradienti e parametri di forma, che venivano poi inserite in classificatori addestrati a distinguere i crateri da altre caratteristiche superficiali. I metodi di apprendimento automatico hanno migliorato la robustezza rispetto agli approcci classici, in particolare nella gestione delle variazioni nell'illuminazione e nelle caratteristiche della superficie. Tuttavia, tali metodi necessitano ancora di una notevole esperienza nel design delle caratteristiche e non riescono a gestire adeguatamente tutte le morfologie dei crateri, soprattutto in situazioni complesse che implicano anelli centrali, pozzi centrali, terrazze dei muri e campi di crateri ad alta densità.

Nonostante i progressi delle tecniche di deep learning, ci sono ancora sfide significative da affrontare. I modelli richiedono enormi quantità di dati per l'addestramento e devono affrontare l'eterogeneità delle superfici planetarie. L'adattamento a nuove superfici planetarie e la capacità di gestire una varietà di morfologie del cratere rimangono aspetti cruciali su cui concentrarsi per ottenere un rilevamento ancora più preciso e affidabile.

In aggiunta, è fondamentale comprendere che, pur con i miglioramenti offerti dal deep learning, l'interpretazione dei dati richiede una comprensione approfondita dei fenomeni geologici che influenzano la formazione dei crateri. L'analisi delle superfici planetarie non è mai priva di incognite, e l'evoluzione delle tecnologie di rilevamento deve sempre tener conto delle diverse variabili che influenzano la geologia e la dinamica di ogni corpo planetario. L'accesso a immagini di alta qualità e la capacità di adattarsi a diverse condizioni di illuminazione e risoluzione rimangono problemi centrali da affrontare, mentre la fusione di dati provenienti da diverse fonti, come modelli digitali del terreno (DEM) e immagini multispettrali, può rivelarsi essenziale per il miglioramento delle capacità di rilevamento.

Come affrontare la differenza di dominio nell'adattamento delle reti neurali per la rilevazione di difetti superficiali nei componenti ad alta pressione

Per garantire un'elaborazione coerente, tutte le immagini sono state ritagliate e ridimensionate a una dimensione di input uniforme di 224x224 pixel. La distribuzione del training è stata bilanciata selezionando tutte le immagini difettose e un numero uguale di immagini non difettose. Nel dataset di origine, l'80% delle immagini è stato utilizzato per il training e il 20% per la valutazione. Le annotazioni di verità a terra nel dataset di destinazione sono state utilizzate esclusivamente per la valutazione, mai per il training.

Per l'implementazione dei modelli, è stato utilizzato il framework PyTorch, e il training è avvenuto su una macchina equipaggiata con una GPU GeForce GTX 1060 (6GB), una CPU i7 e 16GB di RAM. L'ottimizzazione del training ha impiegato l'ottimizzatore Adam, con un tasso di apprendimento iniziale di 0,1 × 10⁻⁴ e una dimensione del batch pari a 10.

La valutazione delle prestazioni è stata effettuata utilizzando vari indicatori complementari. Tra questi, il Precision-Recall Curve (PRC) è stato utile per visualizzare il compromesso tra precisione (la proporzione di difetti correttamente identificati tra tutti i difetti rilevati) e recall (la proporzione di difetti correttamente identificati tra tutti i difetti effettivi). Questo tipo di visualizzazione è particolarmente informativo per scenari di classificazione sbilanciata, tipici nella rilevazione dei difetti, dove le aree difettose rappresentano una piccola frazione dell'area totale.

L'Average Precision (AP) fornisce un riassunto numerico del curve PRC, rappresentando una media pesata delle precisioni a ciascun threshold. I valori più elevati di AP indicano una migliore performance di rilevamento, con un punteggio di 1.0 che corrisponde a una precisione e un recall perfetti. Il coefficiente di Jaccard quantifica la similarità tra le maschere di segmentazione previste e quelle di verità a terra, con valori più alti che indicano una maggiore somiglianza tra le aree difettose predette e quelle reali.

Nel contesto dell'apprendimento supervisionato, il modello U-Net ha ottenuto le migliori performance con un punteggio AP di 0,752, ed è stato scelto come architettura di riferimento per gli esperimenti successivi. L'ottimizzazione della rete è stata effettuata esplorando diverse funzioni di perdita, tra cui Dice Loss, Focal Loss e Jaccard Loss. La funzione Dice Loss ha mostrato la miglior performance complessiva, con il punteggio F1 più alto (0,736) e il coefficiente di Jaccard migliore (0,582). L'augmentazione dei dati, attraverso tecniche come rotazione, riflessione, traduzione e ritaglio, ha portato a un miglioramento significativo, con il punteggio AP che è aumentato da 0,752 a 0,886.

Una volta stabilite le performance basate su apprendimento supervisionato, è stato possibile procedere alla valutazione dell'adattamento del dominio non supervisionato. In questa fase, il modello U-Net è stato addestrato sul dominio di origine (difetti Type-II) e testato sul dominio di destinazione (difetti Type-I). Senza alcuna forma di adattamento, le prestazioni sono state significativamente inferiori, con un AP di solo 0,103, evidenziando la grande discrepanza tra i due domini, causata da differenze nell'illuminazione, risoluzione e morfologia dei difetti. Diverse tecniche di adattamento, come il congelamento dei layer o l'aggiornamento selettivo del decoder, sono state esplorate, con l'approccio che ha dato i migliori risultati che ha coinvolto l'aggiornamento sia dell'encoder che del decoder, utilizzando funzioni di perdita pesate.

Come migliorare la segmentazione dell'infrastruttura con tecniche di proiezione e supervoxel

Nel contesto della sorveglianza delle infrastrutture aerospaziali, i metodi non supervisionati si sono dimostrati altamente competitivi rispetto agli approcci supervisionati, come dimostra il miglioramento ottenuto nei punteggi F1 (migliore F1 = 0,824). Un aspetto fondamentale di questo approccio è l'eliminazione dell'onere significativo associato alla segmentazione a livello di pixel, che è generalmente legato alla necessità di annotazioni manuali. La proposta di una metodologia che riduce drasticamente la necessità di intervento umano si dimostra particolarmente vantaggiosa per il monitoraggio dell'infrastruttura in contesti complessi, come le strutture aerospaziali.

Una delle innovazioni principali di questo approccio è il meccanismo di correzione adattiva delle etichette multi-visione, che perfeziona i risultati di segmentazione iniziali, migliorando ulteriormente i punteggi F1 di 0,013 punti rispetto all'uso della semplice proiezione. Questa metodologia sfrutta la dinamica di apprendimento naturale delle reti neurali, creando etichette pseudo di alta qualità attraverso un raffinamento iterativo. Ciò consente di aumentare la precisione della segmentazione senza richiedere interventi manuali, una caratteristica fondamentale per applicazioni in cui l'efficienza e la rapidità sono essenziali.

L'integrazione di approcci basati sulla proiezione e sui supervoxel rappresenta un altro elemento innovativo, che unisce punti di forza complementari per ottenere una segmentazione più completa delle infrastrutture. Mentre la proiezione è particolarmente adatta a identificare sottili schemi di infiltrazione, i metodi basati sui supervoxel si rivelano più efficaci nel delineare gli elementi strutturali con proprietà geometriche distinte. Questa combinazione permette di ottenere una classificazione precisa su sette classi infrastrutturali, migliorando la capacità di analisi e la precisione nelle operazioni di monitoraggio.

Il valore pratico di questa metodologia emerge chiaramente quando la si confronta con le tecniche supervisionate, evidenziando come il framework proposto non solo elimina la necessità di annotazioni manuali, ma consenta anche un'implementazione più rapida in vari ambienti e strutture. Questo approccio ha il potenziale di trasformare i protocolli di manutenzione, spostandoli da ispezioni pianificate a un monitoraggio continuo basato sui dati, favorendo una gestione più reattiva e proattiva delle infrastrutture critiche.

Guardando al futuro, ci sono diverse direzioni promettenti per il miglioramento di questa metodologia. L'integrazione delle informazioni temporali provenienti da scansioni sequenziali potrebbe migliorare il rilevamento delle infiltrazioni, consentendo di identificare modelli di deterioramento progressivo e di anticipare guasti imminenti. Inoltre, l'incorporazione di relazioni contestuali tra gli elementi strutturali e le infiltrazioni potrebbe aiutare a disambiguare le aree visivamente simili, migliorando l'accuratezza e la precisione della segmentazione.

La combinazione di approcci innovativi nella segmentazione automatica e nel monitoraggio delle infrastrutture può trasformare radicalmente il modo in cui vengono gestite e mantenute le strutture critiche. Con l'evoluzione di tali tecnologie, non solo le operazioni di manutenzione diventano più rapide e precise, ma si apre anche la possibilità di monitoraggi preventivi che, con il tempo, potrebbero ridurre significativamente i costi e aumentare la sicurezza delle infrastrutture.

Come ottimizzare la stima e la compensazione del jitter tramite CNN e GAN: Un approccio innovativo per immagini telerilevate

Il design architettonico della nostra implementazione CNN è dettagliato nella Fig. 2.3. Questa struttura integra numerosi elementi avanzati della ricerca contemporanea in deep learning, tra cui due blocchi convoluzionali con passo 1/2 (ResBlocks), quattro blocchi residui e un blocco denso per l'integrazione delle caratteristiche. Ogni ResBlock integra un layer convoluzionale, un layer di normalizzazione del batch e una funzione di attivazione ReLU. Questa architettura residua offre vantaggi significativi per la nostra applicazione: facilita un addestramento più efficiente mitigando il problema del gradiente che svanisce e, allo stesso tempo, migliora la capacità di generalizzazione del modello e la robustezza delle prestazioni complessive.

Un'innovazione fondamentale nel nostro approccio è l'introduzione di una funzione di attivazione migliorata, che abbiamo chiamato "sigmoide espansa". Le funzioni di attivazione sigmoide standard limitano i valori di output all'intervallo [0,1], un aspetto problematico per la stima del jitter dei vettori, dato che le ampiezze di jitter nel mondo reale spesso superano questi confini e includono anche valori negativi. La nostra sigmoide espansa affronta questa limitazione applicando una trasformazione lineare appropriata:

Dove $z$ rappresenta il valore di input e $A$ funge da fattore di espansione che controlla l'intervallo di ampiezza del vettore di output. Dopo ampie esperimentazioni con diversi valori di parametro, abbiamo determinato che $A = 8$ fornisce le migliori prestazioni nelle nostre operazioni di compensazione del jitter, su varie piattaforme di sensori e condizioni di imaging.

Il processo di apprendimento nella nostra rete è guidato da una funzione di perdita composita che bilancia due obiettivi complementari: la fedeltà del contenuto e l'accuratezza del jitter:

Dove $\alpha$ è un iperparametro che determina il contributo relativo di ciascun componente della perdita all'obiettivo complessivo di ottimizzazione. Attraverso una valutazione empirica, abbiamo stabilito valori appropriati per questo parametro, che bilanciano i requisiti contrastanti di qualità del restauro delle immagini e accuratezza della stima del jitter. La componente di perdita sul contenuto ($L_2$) quantifica la discrepanza pixel per pixel tra le immagini generate e quelle target utilizzando l'errore quadratico medio (MSE):

Dove $W$ e $H$ denotano la larghezza e l'altezza delle immagini elaborate, mentre $I_G(x, y)$ e $I_T(x, y)$ rappresentano i valori dei pixel nelle immagini generate e target rispettivamente. La componente di perdita sul jitter ($L_{\text{jitter}}$) valuta l'accuratezza dei vettori di jitter stimati misurandone la deviazione dai valori di riferimento. Poiché potrebbero esserci discrepanze dimensionali tra i vettori di jitter generati dalla CNN e i target di riferimento, implementiamo un'interpolazione cubica per garantire una compatibilità dimensionale per il confronto. La perdita del jitter è quindi calcolata come:

Dove $\hat{z} = (\hat{z}_{\text{pitch}}, \hat{z}_{\text{roll}})$ rappresenta i componenti combinati del vettore di jitter, $H$ è la lunghezza del vettore (corrispondente all'altezza dell'immagine) e $\hat{z}_G$ e $\hat{z}_T$ corrispondono ai vettori di jitter generati e target rispettivamente nella posizione $h$.

Le reti generative avversarie (GAN) rappresentano una classe potente di architetture di deep learning che consistono in due reti neurali competenti: un generatore e un discriminatore. Nel nostro contesto di stima del jitter, formuliamo il problema come segue: dato un'immagine telerilevata deformata $I_D$ influenzata dal jitter della piattaforma, il nostro obiettivo è stimare i parametri di jitter e produrre un'immagine restaurata $I_R$ che si avvicini strettamente all'immagine originale non distorta. L'obiettivo fondamentale delle GAN è risolvere il problema minimax:

Tuttavia, le GAN standard spesso incontrano instabilità nel training, tra cui il collasso dei modi, i gradienti che svaniscono e difficoltà di convergenza. Per affrontare queste limitazioni, adottiamo il framework Wasserstein GAN (WGAN), che sostituisce la divergenza di Jensen-Shannon con la distanza dell'operatore di trasporto terrestre (distanza Wasserstein-1). Questa modifica fornisce gradienti più stabili durante l'addestramento e può essere espressa come:

Il generatore impiega un'architettura accuratamente progettata che include due blocchi convoluzionali iniziali con kernel grandi per catturare le caratteristiche ad alta risoluzione, convoluzioni a passo e blocchi residui con normalizzazione del batch per elaborare caratteristiche di livello medio, e una funzione di attivazione sigmoide espansa che accoglie l'ampiezza potenzialmente grande dei parametri di jitter.

La funzione di perdita completa per il nostro RestoreGAN combina tre componenti distinti:

Dove $L_{\text{adv}}$ è la perdita avversaria che incoraggia il generatore a produrre immagini restaurate realistiche, $L_{\text{con}}$ è la perdita sul contenuto che misura la differenza pixel per pixel tra le immagini restaurate e quelle di riferimento, e $L_{\text{jit}}$ è la perdita sul jitter che penalizza direttamente le imprecisioni nei parametri di jitter stimati.

Una volta addestrato, il framework RestoreGAN può essere applicato alle immagini telerilevate deformate, seguendo una procedura che garantisce la stima precisa e la compensazione del jitter su immagini reali.