Chemical agent standoff detection and identification with a hyperspectral imaging infrared sensor
Notice bibliographique
Résumé
Standoff detection, identification and quantification of chemical agents are fundamental needs in several fields of applications. Additional required sensor characteristics include high sensitivity, low false alarms and high-speed (ideally real-time) operation, all in a compact and robust package. The thermal infrared portion of the electromagnetic spectrum has been utilized to implement such chemical sensors, either with spectrometers (with none or moderate imaging capability) or with imagers (with moderate spectral capability). Only with the recent emergence of high-speed, large format infrared imaging arrays, has it been possible to design chemical sensors offering uncompromising performance in the spectral, spatial, as well as the temporal domain. Telops has developed an innovative instrument that can not only provide an early warning for chemical agents and toxic chemicals, but also one that provides a "Chemical Map" in the field of view. To provide to best field imaging spectroscopy instrument, Telops has developed the FIRST, Field-portable Imaging Radiometric Spectrometer Technology, instrument. This instrument is based on a modular design that includes: a high-performance infrared FPA and data acquisition electronics, onboard data processing electronics, a high-performance Fourier transform modulator, dual integrated radiometric calibration targets and a visible boresight camera. These modules, assembled together in an environmentally robust structure, used in combination with Telops' proven radiometric and spectral calibration algorithms make this instrument a world-class passive standoff detection system for chemical imaging. This paper presents chemical detection and identification results obtained with the FIRST sensor.
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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 ».