Improvements to Automated Change Detection Tools for SAS Images
Notice bibliographique
Résumé
The process of reviewing seabed survey imagery for defence applications is time consuming for naval operators, and this workload is expected to increase with the large data volumes generated as high resolution synthetic aperture sonar (SAS) comes into service. Change detection is a means of reliably detecting newly occurring, moved, or removed seabed objects. It is particularly effective in cluttered environments such as harbours, or in areas that are routinely surveyed. While this technique offers a robust solution to the workload problem, in-service operator tools for post-mission analysis of survey imagery that are specifically designed for change detection are lacking. Coherent change detection (CCD), operating on complex-valued SAS imagery, offers the possibility of detecting very subtle seabed changes, and is an area of current research interest that is not yet implemented in operational tools. Automated change detection (ACD) processing performed on-board the sonar platform during the survey will provide the largest operational utility.Recognizing the complementary aspects of the three nations’ naval research programs in this area, the US (NSWC-PCD, ARL Penn State), Canada (DRDC), and Norway (FFI) have formed a collaborative project to advance operator aids for change detection: Coalition Underwater Mine and IED Defeat (CUMID). Goals of the joint program are to: improve robustness of image-based ACD algorithms; draft requirements and specifications for ACD performance assessment, including both evaluation of past or ongoing performance and prediction of future performance; and architect operator displays, tools, and decision aids. The envisioned final output of the collaboration is a set of well-crafted requirements and recommendations that can be implemented in a manner fitting national priorities and capabilities.This paper provides an overview of current change detection practice (the state of the art), the coalition project, activities ongoing in the participating nations’ research programs, highlights of workshop outputs, and plans for the future.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».