Real-time SAS processing for high-arctic AUV surveys
Notice bibliographique
Résumé
Interferometrie Synthetic Aperture Sonar (InSAS) delivers ultra-high range independent image resolution with 3D seabed bathymetry at higher Area Coverage Rates (ACRs) and resolution than can be achieved with traditional physical aperture limited sidescan sonar. The along track resolution is achieved by synthesising the required aperture length by moving a physical aperture while sampling the field of view. The result is a compact power efficient solution ideally suited for use on Autonomous Underwater Vehicles (AUV) and towed platforms. This paper will discuss the advantages of SAS as a tool for search and survey applications, including a detailed analysis of the processing and data handling workflow. Example workflow steps include SAS processing (image and bathymetry formation), georeferencing, mosaicing, data formatting, map generation, data storage, data recovery and data visualization. In August 2014, Kraken Sonar Systems participated in the Victoria Strait Expedition to search for the missing ships from Sir John Franklin's doomed Arctic expedition. The expedition team used a variety of sonar survey tools, including a Kraken InSAS system, installed onboard the Arctic Explorer AUV owned by Defense Research and Development Canada (DRDC). Results from the search will be presented, as well as a discussion of the application of AUVs for high-arctic seabed survey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».