Case study of concealed weapons detection at stand-off distances using a compact, large field-of-view THz camera
Notice bibliographique
Résumé
The detection of concealed weapons in crowd situations is a critical need and solutions are being sought after by security agencies at the federal, state and municipal levels. Millimeter waves have been evaluated for these kinds of applications, but the currently available technologies are typically too large and bulky to allow for widespread deployment. Alternatively soft X-rays have been considered but safety issues hinder their acceptance. Terahertz technology is ideally suited for such an application as it has the ability to see through clothing, and offers higher resolution than in the millimeter band, also being more compact. THz photons have lower energy than infrared and do not show the ionizing properties of X-ray radiation. The longer Terahertz waves penetrate deeper into various materials then their visible and infrared counterparts. Though the wavelength is longer it has been shown that high resolution in a small form factor can be obtained in the THz wavebands thanks to the use of small pixel pitch detectors. In this paper, a case study for the use of a compact THz camera for active see-through imaging at stand-off distances is presented. More specifically, the cases of seeing through packages and clothing are analyzed in the perspective of concealed weapons detection. The paper starts with a review of the characteristics of a high resolution THz camera exhibiting small pixel size and large field-of-view. Some laboratory results of concealed object imaging along with details of a concept for live surveillance using a compact see-through imaging system are reviewed.
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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 ».