Optimizing constrained mine hunting surveys for the multi-aspect classification of sidescan sonar detections
Notice bibliographique
Résumé
When conducting remote mine hunting operations, an initial lawn-mowing search pattern is standard if no prior information on potential target locations is available. After completion of this initial survey, a sidescan sonar equipped vehicle may have limited additional time to revisit some contacts in order to increase the overall classification performance. Using real multi-aspect sonar images obtained from the 2005 Citadel sea trial, this thesis quantifies the classification performance achieved by computer-aided classification algorithms. For different types of minelike objects, single aspect classification performance with traditional and non-traditional features sets is studied. These results are then extended to multi-aspect classification where the hit and false alarm rates are expressed as functions of the angular increments between aspects. This secondary looks information is combined with route-optimizing algorithms designed to generate multi-aspect routes improving the performance of current mine hunting systems. This thesis presents new planning algorithms designed to enable current remote mine hunting systems to achieve secondary paths minimizing the total distance to be travelled while satisfying all motion and imaging constraints. Also, a more flexible algorithm maximizing the overall classification performance for minefields incorporating multiple types of mines is introduced. These numerical techniques are applied to two test sites created for the 2007 Mongoose sea trial. Keywords. computer-aided classification, multi-aspect sidescan sonar images, optimal route planning, Dubins curves, travelling salesman problem.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».