A method for asteroid detection using convolutional neural networks on VST images
Notice bibliographique
Résumé
Context: The study of asteroids, particularly near-Earth asteroids, is key to gaining insights into our Solar System and can help prevent dangerous collisions. Beyond finding new objects, additional observations of known asteroids will improve our knowledge of their orbit. Aims: We have developed an automated pipeline to process and search for asteroid trails in images taken with OmegaCAM, the wide- field imager mounted on the VLT Survey Telescope (VST), on the European Southern Observatory's Cerro Paranal. The pipeline inputs a FITS image and outputs the position, length, and angle of all the asteroids trails detected. Methods: A convolutional neural network was trained on a set of synthetic asteroid trails, with trail lengths 5-120 pixels (1-25″) and S/Ns 3-20. Its performance was tested on synthetic trails and validated using real trails, chosen from the Solar System Object Image Search of the Canadian Astronomy Data Centre. Results: On the synthetic trails, the pipeline achieved a completeness of 70% for trails with length ≥15 pixels (3″), with a precision of 82%. On the real trails, the pipeline achieved a completeness of 65%, with a precision of 44%, a lower value likely due to the higher presence of contaminants and stars in the field. The pipeline was able to detect both low- and high-S/N asteroid trails. Conclusions: Our method shows a strong potential to make new discoveries and precoveries in VST data across the S/N range studied, especially in the fainter end, which remains largely unexplored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».