フラックスゲートセンサを用いた磁場測定に基づく浅いAreasにおける血管サイズと軌道パターンの認識で得られた結果を改善するための深層学習アルゴリズムの利用【JST・京大機械翻訳】

Perez Marina; Parras Juan; Zazo Santiago; Perez Alvarez Ivan A.; Lluch Maria del Mar Sanz

文献

J-GLOBAL ID：202202243269153389 整理番号：22A1101435

フラックスゲートセンサを用いた磁場測定に基づく浅いAreasにおける血管サイズと軌道パターンの認識で得られた結果を改善するための深層学習アルゴリズムの利用【JST・京大機械翻訳】

Using a Deep Learning Algorithm to Improve the Results Obtained in the Recognition of Vessels Size and Trajectory Patterns in Shallow Areas Based on Magnetic Field Measurements Using Fluxgate Sensors

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資料名：
巻： 23 号： 4 ページ： 3472-3481 発行年： 2022年
JST資料番号： W1272A ISSN： 1524-9050 CODEN： ITISFG 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

海浜,港湾,ポンツーンなどの沿岸地域における安全性は,困難な解決策による現在の問題であり,多くの組織が技術革新に関して努力を浴びている。本研究では,磁気センサに基づく可能な解決策の設計を示した。最初に,感度,励起の許容帯域幅,価格または物理的構成のようなパラメータに基づく応用に最も適しているセンサの種類について研究を行った。次に,センサと信号測定の励起のシステムを示した。設計を正当化するために,測定点近傍において,導電性材料の大きな物体の存在下で,一連の磁場変化シミュレーションを行った。これらのデータによって,三角形分割を通して物体の寸法と位置の同定を可能にする数学モデルを確立し,磁場のデータだけを知っている。この方法が極めて有効であるが,大きな誤差があり,ニューラルネットワークに基づく他の方法もシミュレーションからのデータを用いて開発した。この方法は,はるかに良く,より信頼できる結果をもたらすと思われる。Copyright 2022 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】

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交通調査 , ロボットの運動・制御 , 無線通信一般 , パターン認識

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