Automatic detection of position and depth of potential UXO using continuous wavelet transforms
Notice bibliographique
Résumé
Inversion algorithms for UXO discrimination using magnetometery have recently been used to achieve very low False Alarm Rates, with 100% recovery of detected ordnance. When there are many UXO and/or when the UXO are at significantly different depths, manual estimation of the initial position and scale for each item, is a laborious and time-consuming process. In this paper, we utilize the multi-resolution properties of wavelets to automatically estimate both the position and scale of dipole peaks. The Automated Wavelet Detection (AWD) algorithm that we develop consists of four-stages: (i) maxima and minima in the data are followed across multiple scales as we zoom with a continuous wavelet transform; (ii) the decay of the amplitude of each peak with scale is used to estimate the depth to source; (iii) adjacent maxima and minima of comparable depth are joined together to form dipole anomalies; and (iv) the relative positions and amplitudes of the extrema, along with their depths, are used to estimate a dipole model. We demonstrate the application of the AWD algorithm to three datasets with different characteristics. In each case, the method rapidly located the majority of dipole anomalies and produced accurate estimates of dipole parameters.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».