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J-GLOBAL ID：202002266720753882   整理番号：20A2766691

UWBセンサによる浅い管の欠陥検出【JST・京大機械翻訳】

Defect Detection of Shallow Pipes by UWB Sensor

著者 (2件)： Esmaili Kamyar (K.N.Toosi University of Technology,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Tehran,Iran) ,  Chamaani Somayyeh (K.N.Toosi University of Technology,Faculty of Electrical and Computer Engineering,Tehran,Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICEE  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 埋設パイプラインとケーブルは多数の理由の結果として破壊されている。パイプとケーブルは時間の大部分で埋められ,視覚的にアクセスできないので,破壊された領域の位置は主要な課題である。この目的のために,地中レーダ(GPR)は,パイプの不一致の近似位置を位置決めし,大量の時間と予算を節約するのに有用である。しかし,周囲の媒体がパイプへのアクセスを妨げ,クラッタを引き起こすので,システムを適切に実行することができた。したがって,クラッタ低減技術は,この問題を解決するのに非常に役立つ。本論文は,クラッタ低減アルゴリズムとして,特異値分解(SVD),主成分分析(PCA),独立成分分析(ICA),および非分類行列因子分解(NMF)を提示した。これらのアルゴリズムを合成開口レーダ(SAR)測定システムに適用した。位相シフト移動(PSM)を画像再構成に適用した。GPR走査のシナリオを埋設管の不連続性を位置決めするために実施し,多様なアルゴリズムの得られた画像を,それらの信号対Clutterおよび雑音比(SCNR)およびピーク信号対雑音比(PSNR)と比較した。すべてのアルゴリズムは亀裂を検出することができるが,比較に基づいて,非分類行列因子分解(NMF)と独立成分分析(ICA)はGPRイメージングのためのより良いオプションである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相シフト ,  亀裂 ,  雑音 ,  視覚 ,  ケーブル ,  近似法 ,  媒質 ,  *クラッタ ,  主成分分析 ,  合成開口レーダ ,  地中レーダ ,  画像再構成 ,  特異値分解 ,  独立成分分析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： UWB ,  管 ,  欠陥検出