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Enregistrement W4400482476 · doi:10.1587/transele.2024dii0006

Dielectric Lens-Based Millimeter Wave Imaging for Concealed Object Detection in Security Applications

2024· article· en· W4400482476 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEICE Transactions on Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensAluminerie Alouette (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism
Mots-clésExtremely high frequencyDielectricLens (geology)OpticsMicrowave imagingMillimeterObject detectionComputer scienceMaterials sciencePhysicsOptoelectronicsArtificial intelligenceTelecommunicationsMicrowavePattern recognition (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve throughput in security inspection procedures, a millimeter-wave (mmW) imaging system with a high-throughput operation with reasonable resolution compared to conventional mmW imaging systems is developed. Investigates the distinctive attributes of mmW, including its safe penetration through clothing, the study demonstrates the generation of detailed two-dimensional reconstructions of objects. Through the strategic use of a lens, signal amplitudes and phases are effectively captured, yielding reconstruction images from the signal reflected from the target. Experimental validations further affirm the effectiveness of mmW imaging with a dielectric lens, showcasing successful reconstructions of targets positioned at the lens’s front focal plane. Notably, the approach exhibits proficiency in discerning objects obscured behind non-metallic materials such as paper and cloth. These findings highlight the potential of utilizing Fourier transform analysis and a dielectric lens in mmW imaging, presenting a promising approach for security applications, particularly in the detection of concealed objects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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