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J-GLOBAL ID：201702274155977173   整理番号：17A1357365

複数の深度でのビーム形成に基づく三次元特徴は前方監視地中レーダによる地雷検出を改善する【Powered by NICT】

Three-dimensional features, based on beamforming at multiple depths, improves landmine detection with a forward-looking ground-penetrating radar

著者 (3件)： Camilo Joseph A. (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham N.C., USA) ,  Collins Leslie M. (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham N.C., USA) ,  Malof Jordan M. (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Duke University, Durham N.C., USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IWAGPR  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前方監視地中レーダ(FLGPR)は埋設脅威検出(例えば,地雷)のためのリモートセンシング法として研究した。一般的にこれに関連して,生FLGPRデータは2次元画像にbeamformedし,自動化アルゴリズムは埋設脅威を検出するために適用した。ビーム成形画像は,特定の空間範囲にわたる地下(i)から反射したエネルギーの粗推定,特に深さで(ii)を代表している。典型的には,単焦点深さ(例えば,0.25m)は,すべての画像をbeamformに使用された。本研究では,この手法は,脅威の可能性のある可変埋没深さ,地盤の輪郭変化のような重要な因子を無視すると仮定した。は3次元(3D)体積を形成するビーム成形多重画像,別の焦点深度でとスタックによりこの仮説を調べた。いくつかの一般的なFLGPR検出アルゴリズムはFLGPRデータの大規模なコレクション上の3次元体積と従来の2D画像の両者に適用した。結果は,3D検出器がそれらの2D対応物よりも優れていることを示した。これはイメージングのための単一ビーム成形焦点深度の使用はFLGPRデータにおける脅威検出のための潜在的な性能ボトルネックであることを示唆した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *地中レーダ ,  画像 ,  検出器 ,  自動化 ,  *ビーム成形 ,  画像処理 ,  アルゴリズム ,  *三次元 ,  焦点深度 ,  リモートセンシング ,  埋設
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  二次元画像 ,  *地雷 ,  *地雷探知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： レーダ  (ND13010H) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深度 ,  ビーム形成 ,  地中レーダ ,  地雷検出