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Enregistrement W1858583571 · doi:10.1117/12.2195644

IRCM spectral signature measurements instrumentation featuring enhanced radiometric accuracy

2015· article· en· W1858583571 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInfrared Target Detection Methodologies
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfraredHyperspectral imagingRemote sensingComputer scienceSpectral signatureCharacterization (materials science)OpticsArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hyperspectral Infrared (IR) signature measurements are performed in military applications including aircraft- and –naval vessel stealth characterization, detection/lock-on ranges, and flares efficiency characterization. Numerous military applications require high precision measurement of infrared signature characterization. For instance, Infrared Countermeasure (IRCM) systems and Infrared Counter-Countermeasure (IRCCM) system are continuously evolving. Infrared flares defeated IR guided seekers, IR flares became defeated by intelligent IR guided seekers and Jammers defeated the intelligent IR guided seekers [7]. A precise knowledge of the target infrared signature phenomenology is crucial for the development and improvement of countermeasure and counter-countermeasure systems and so precise quantification of the infrared energy emitted from the targets requires accurate spectral signature measurements. Errors in infrared characterization measurements can lead to weakness in the safety of the countermeasure system and errors in the determination of detection/lock-on range of an aircraft. The infrared signatures are analyzed, modeled, and simulated to provide a good understanding of the signature phenomenology to improve the IRCM and IRCCM technologies efficiency [7,8,9]. There is a growing need for infrared spectral signature measurement technology in order to further improve and validate infrared-based models and simulations. The addition of imagery to Spectroradiometers is improving the measurement capability of complex targets and scenes because all elements in the scene can now be measured simultaneously. However, the limited dynamic range of the Focal Plane Array (FPA) sensors used in these instruments confines the ranges of measurable radiance intensities. This ultimately affects the radiometric accuracy of these complex signatures. We will describe and demonstrate how the ABB hyperspectral imaging spectroradiometer features enhanced the radiometric accuracy of spectral signature measurements of infrared military targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle