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Enregistrement W2594622404 · doi:10.1109/antem.2004.7860667

Polarimetric bistatic GPR imaging and detection of landmines in the near field with the “Vampire Effect”

2004· article· en· W2594622404 sur OpenAlexaff
Michael W. Phelan, Joe LoVetri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutterGround-penetrating radarComputer sciencePolarimetryConstant false alarm rateComputer visionBandwidth (computing)Orientation (vector space)Filter (signal processing)Ground planeArtificial intelligenceObject detectionRemote sensingVampirePhysicsAcousticsRadarOpticsGeologyAntenna (radio)TelecommunicationsPattern recognition (psychology)MathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GPR images invariably suffer from a bandwidth restriction due to the low pass characteristics of the air-ground interface and are usually not clear enough to differentiate between what is a landmine and what is harmless clutter. The presence of clutter in the subsurface therefore contributes to high false alarm rates when landmine detection schemes are attempted. A landmine detection algorithm based on the vampire signature has been proposed and has been tested to verify its validity. The method involves the construction of a spatial filter from polarimetric data in order to enhance objects that exhibit the vampire effect while suppressing objects that do not. So far, the method has several significant limitations, most notably that the position and orientation of the symmetric scatters is strictly confined to be directly below the SAR path and that the target symmetry planes must include both antennas as well as the scan path. In this paper, the effects of off-centered measurements whereby the antennas are not necessarily contained in the target symmetry plane are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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