Ground Penetrating Radar Image Analysis for Underground Barrier Detection by Combining YOLOv12 with Channel-wise Attention and Denoising Auto-Encoder
Notice bibliographique
Résumé
Accurate detection of underground barriers such as pipelines is crucial for urban safety and infrastructure management. Ground Penetrating Radar (GPR) image provides a non-destructive means for subsurface exploration, but its B-scan images often contain strong noise and clutter that hinder reliable recognition. To address these challenges, we propose a YOLOv12-based detection framework enhanced with a denoising autoencoder (AE) and channel-wise attention (CBAM). The AE suppresses noise while preserving hyperbolic signatures, and CBAM adaptively highlights informative features, which improves robustness under complex soil conditions. Experiments on real GPR datasets of gas pipelines show that our method achieves higher precision, recall, and mAP@50 than baseline YOLOv12. Efficiency analysis further reveals that the CBAM-enhanced variant offers the best accuracy-training trade-off, while the combined AE+CBAM model provides the most balanced performance. These results demonstrate the effectiveness of integrating denoising and attention mechanisms into modern detectors for robust underground barrier detection.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».