Neural Network Based Approach to Recognition of Meteor Tracks in the Mini-EUSO Telescope Data - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Algorithms Année : 2023

Neural Network Based Approach to Recognition of Meteor Tracks in the Mini-EUSO Telescope Data

By Mikhail Zotov
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Dmitry Anzhiganov
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Aleksandr Kryazhenkov
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Dario Barghini
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Matteo Battisti
Alexander Belov
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Mario Bertaina
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Marta Bianciotto
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Francesca Bisconti
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Carl Blaksley
Sylvie Blin
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Giorgio Cambiè
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Francesca Capel
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Marco Casolino
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Toshikazu Ebisuzaki
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Johannes Eser
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Francesco Fenu
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Massimo Alberto Franceschi
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Alessio Golzio
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Fumiyoshi Kajino
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Hiroshi Kasuga
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Pavel Klimov
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Massimiliano Manfrin
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Laura Marcelli
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Alexey Murashov
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Tommaso Napolitano
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Hiroshi Ohmori
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Angela Olinto
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Piergiorgio Picozza
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Zbigniew Plebaniak
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Enzo Reali
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Marco Ricci
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Giulia Romoli
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Naoto Sakaki
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Kenji Shinozaki
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Yoshiyuki Takizawa
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Michal Vrábel
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Andlawrence Wiencke
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Résumé

Mini-EUSO is a wide-angle fluorescence telescope that registers ultraviolet (UV) radiation in the nocturnal atmosphere of Earth from the International Space Station. Meteors are among multiple phenomena that manifest themselves not only in the visible range but also in the UV. We present two simple artificial neural networks that allow for recognizing meteor signals in the Mini-EUSO data with high accuracy in terms of a binary classification problem. We expect that similar architectures can be effectively used for signal recognition in other fluorescence telescopes, regardless of the nature of the signal. Due to their simplicity, the networks can be implemented in onboard electronics of future orbital or balloon experiments.

Dates et versions

hal-04246526 , version 1 (17-10-2023)

Identifiants

Citer

By Mikhail Zotov, Dmitry Anzhiganov, Aleksandr Kryazhenkov, Dario Barghini, Matteo Battisti, et al.. Neural Network Based Approach to Recognition of Meteor Tracks in the Mini-EUSO Telescope Data. Algorithms, 2023, 16 (9), pp.448. ⟨10.3390/a16090448⟩. ⟨hal-04246526⟩
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