Subsurface Object(지하 객체)란 무엇입니까?
Subsurface Object 지하 객체 - Both signals from the surface and subsurface objects were recorded. [1] This allows performing the synthesis of decisive statistical rules in the problems of detection and recognition of subsurface objects. [2] This article presents a hybrid 3-D electromagnetic (EM) full-wave inversion (FWI) method for the reconstruction of subsurface objects illuminated by an antenna array with the limited aperture. [3] This paper addresses the issue of offering a consistent 3D visual rendering of subsurface objects when databases face non-completion. [4] The article also deals with the specifics of subsurface objects of law, actual problems of Cadastral Registry and State registration of real property mineral rights are analyzed. [5] It was proved that this method could provide the range extension of the monitored parameters and improve the accuracy of detection of the subsurface objects thus improving its information capacity and enlarging its range of application. [6] To perform this task, we use a module to determine the depth and conductivity of subsurface objects. [7] Field tests of the robotic platform “UGO-1st” have revealed interference sources that complicate the automatic detection of subsurface objects by UWBGPR. [8] The phenomenon creates important limitations on the precision of the data acquired because of low energy of electromagnetic field components generated by subsurface objects of interests in comparison with the incident and reflected from air-ground interface waves. [9] Ground penetrating radar (GPR) is valuable for the detection of subsurface objects with little or no metal content, such as plastics, ceramics, and concrete piping. [10] This does not only prevent the evaluation of its detection capabilities, but also prevents accurate data interpretation and quantitative reconstruction of the subsurface object. [11] Both methods can separately detect such kind of subsurface objects, but their complementary and at the same time an eliminating aspect can be very helpful in the interpretation of archaeogeophysical datasets. [12] This significantly complicates the early-stage planning and last minute risk assessment processes because professionals need to manually collect, assess, and integrate data about subsurface objects into a comprehensive risk assessment. [13] However, interpreting hyperbolic signature of buried objects in GPR images remains a challenging task since the GPR signals are easily corrupted by environmental noise and cause misinterpretation of the size and geometry of subsurface object from the GPR raw profile. [14]지표 및 지하 물체의 신호가 모두 기록되었습니다. [1] 이를 통해 지하 물체의 감지 및 인식 문제에서 결정적인 통계 규칙의 합성을 수행할 수 있습니다. [2] 이 기사에서는 제한된 조리개를 가진 안테나 어레이에 의해 조명된 지하 물체의 재구성을 위한 하이브리드 3D 전자기(EM) 전파 반전(FWI) 방법을 제시합니다. [3] 이 문서는 데이터베이스가 미완성 상태에 직면했을 때 지하 객체의 일관된 3D 시각적 렌더링을 제공하는 문제를 다룹니다. [4] 이 기사는 또한 법률의 지하 대상의 세부 사항을 다루고 지적 등기부 및 부동산 광물 권리의 국가 등록의 실제 문제를 분석합니다. [5] 이 방법은 모니터링되는 매개변수의 범위 확장을 제공하고 지하 물체의 탐지 정확도를 향상시켜 정보 용량을 향상시키고 적용 범위를 확장할 수 있음이 입증되었습니다. [6] 이 작업을 수행하기 위해 모듈을 사용하여 지하 물체의 깊이와 전도도를 결정합니다. [7] 로봇 플랫폼 "UGO-1st"의 현장 테스트에서 UWBGPR에 의한 지하 물체의 자동 감지를 복잡하게 하는 간섭 소스가 밝혀졌습니다. [8] 이 현상은 지상의 경계파에서 반사되고 입사에 비해 관심 대상에 의해 생성된 전자기장 성분의 낮은 에너지로 인해 획득된 데이터의 정밀도에 중요한 제한을 만듭니다. [9] GPR(Ground Penetrating Radar)은 플라스틱, 세라믹 및 콘크리트 배관과 같이 금속 함량이 거의 또는 전혀 없는 지하 물체를 탐지하는 데 유용합니다. [10] 이것은 탐지 능력의 평가를 방해할 뿐만 아니라 지하 물체의 정확한 데이터 해석과 정량적 재구성을 방해합니다. [11] 두 가지 방법 모두 이러한 종류의 지하 물체를 개별적으로 감지할 수 있지만 보완적이면서 동시에 제거 측면은 고고학적 데이터 세트의 해석에 매우 유용할 수 있습니다. [12] 이는 전문가가 지하 물체에 대한 데이터를 수동으로 수집, 평가 및 포괄적인 위험 평가에 통합해야 하기 때문에 초기 단계 계획 및 막바지 위험 평가 프로세스를 상당히 복잡하게 만듭니다. [13] 그러나 GPR 신호가 환경 노이즈에 의해 쉽게 손상되고 GPR 원시 프로파일에서 지하 물체의 크기와 형상을 잘못 해석하게 하기 때문에 GPR 이미지에서 묻힌 물체의 쌍곡선 서명을 해석하는 것은 여전히 어려운 작업입니다. [14]
Detect Subsurface Object 지하 물체 감지
To address the challenges, this work proposes a Generative Adversarial Nets (GANs)-based deep learning framework, which generates new training data to address the scarcity of GPR data, automatically learns features and detects subsurface objects (via hyperbola) through an end-to-end solution. [1] Ground penetrating radar (GPR) has been widely used as a non-destructive technique to detect subsurface objects. [2] In this research, a novel non-contact photoacoustic (PA) imaging system was developed to detect subsurface objects. [3]이 과제를 해결하기 위해 이 작업은 GPR 데이터의 희소성을 해결하기 위해 새로운 훈련 데이터를 생성하고 특징을 자동으로 학습하며 종단을 통해 (쌍곡선을 통해) 지하 객체를 감지하는 GAN(Generative Adversarial Nets) 기반 딥 러닝 프레임워크를 제안합니다. -최종 솔루션. [1] 지상 투과 레이더(GPR)는 지하 물체를 탐지하기 위한 비파괴 기술로 널리 사용되었습니다. [2] 이 연구에서는 지하 물체를 감지하기 위해 새로운 비접촉 광음향(PA) 이미징 시스템을 개발했습니다. [3]
Meet Subsurface Object 지하 개체 만나기
Conventionally, well design is driven by subsurface requirement by targeting the high-reserve sand and well is designed to meet subsurface objectives. [1] Conventionally, well design is driven by subsurface requirement by targeting the high-reserve sand and well is designed to meet subsurface objectives. [2]일반적으로 유정 설계는 고보존 모래를 목표로 하여 지하 요구 사항에 따라 주도되며 유정은 지하 목표를 충족하도록 설계되었습니다. [1] 일반적으로 유정 설계는 고보존 모래를 목표로 하여 지하 요구 사항에 따라 주도되며 유정은 지하 목표를 충족하도록 설계되었습니다. [2]
subsurface object detection 지하 물체 감지
The problem of subsurface object detection and classification with the help of ultra-wideband ground penetrating radar and collective artificial intelligence is solving in this paper. [1] While the most study in the field of subsurface object detection by deep learning method has only focused on the objects that can be acquired GPR B-scan data easily. [2] Specifically, the proposed measurement method is able to perform subsurface object detection effectively, noninvasively, flexibly and autonomously. [3] Autonomous cognitive ground penetrating radar (ACGPR), carried by drones or other robotic platforms, may perform robust and accurate subsurface object detection and recognition in varying environments based on real-time data processing and decision making. [4]본 논문에서는 초광대역 지상관통 레이더와 집단 인공지능을 이용한 지하 물체 탐지 및 분류 문제를 해결하고 있다. [1] 딥 러닝 방법에 의한 지하 물체 탐지 분야에서 대부분의 연구는 GPR B-스캔 데이터를 쉽게 획득할 수 있는 물체에만 초점을 맞추었습니다. [2] 구체적으로, 제안된 측정 방법은 효율적이고 비침습적이며 유연하고 자율적으로 지하 물체 감지를 수행할 수 있습니다. [3] 무인 항공기 또는 기타 로봇 플랫폼에 의해 운반되는 자율 인지 지반 침투 레이더(ACGPR)는 실시간 데이터 처리 및 의사 결정을 기반으로 다양한 환경에서 강력하고 정확한 지하 물체 탐지 및 인식을 수행할 수 있습니다. [4]
subsurface object depth
The problem of subsurface object depth determination is solved by the ultrawideband ground penetrating radar simulation and Kirchhoff migration method. [1] The two-dimensional problem of the subsurface object depth determination is solved by the impulse electromagnetic plane wave irradiation of the surface and analysis of reflected wave received by set of probes placed above the surface. [2]지하 물체 깊이 결정의 문제는 초광대역 지상 관통 레이더 시뮬레이션과 Kirchhoff 마이그레이션 방법에 의해 해결됩니다. [1] 지하 물체 깊이 결정의 2차원 문제는 표면의 임펄스 전자기 평면파 조사와 표면 위에 배치된 프로브 세트에 의해 수신된 반사파 분석에 의해 해결됩니다. [2]