ИСТИНА

В ходе российско-итальянского эксперимента "УФ атмосфера" (Mini-EUSO), проводимого с 2019 г. на борту МКС, регистрируются разнообразные процессы, проявляющие себя в ультрафиолетовом диапазоне в ночной атмосфере Земли. Среди них заметную долю составляют сигналы метеоров, представляющие собой квази-линейные треки на фокальной плоскости (ФП) прибора. Их распознавание традиционными методами представляет определённые сложности, поскольку сигналы метеоров могут быть тусклыми, а порождаемые ими треки в большинстве случаев занимают не более 4 пикселей на ФП с разрешением 48x48 и полем зрения одного пикселя примерно 6х6 кв.км. Задачу усложняет и быстропеременный фон, особенно яркий при пролёте прибора над населёнными районами Земли. Для решения этих проблем мы испробовали несколько подходов, основанных на методах машинного обучения и разработали цепочку из двух нейронных сетей, которая позволяет с достаточно высокой точностью выделять треки метеоров, при этом обнаруживая значительное число тусклых сигналов, пропущенных при использовании традиционных методов анализа. В докладе будут представлены предварительные результаты этой работы.