Feature Extraction and Automatic Material Classification of Underground Objects from Ground Penetrating Radar Data
المؤلفون المشاركون
Lu, Qingqing
Pu, Jiexin
Liu, Zhonghua
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-11-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Ground penetrating radar (GPR) is a powerful tool for detecting objects buried underground.
However, the interpretation of the acquired signals remains a challenging task since an experienced user is required to manage the entire operation.
Particularly difficult is the classification of the material type of underground objects in noisy environment.
This paper proposes a new feature extraction method.
First, discrete wavelet transform (DWT) transforms A-Scan data and approximation coefficients are extracted.
Then, fractional Fourier transform (FRFT) is used to transform approximation coefficients into fractional domain and we extract features.
The features are supplied to the support vector machine (SVM) classifiers to automatically identify underground objects material.
Experiment results show that the proposed feature-based SVM system has good performances in classification accuracy compared to statistical and frequency domain feature-based SVM system in noisy environment and the classification accuracy of features proposed in this paper has little relationship with the SVM models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lu, Qingqing& Pu, Jiexin& Liu, Zhonghua. 2014. Feature Extraction and Automatic Material Classification of Underground Objects from Ground Penetrating Radar Data. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1040476
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lu, Qingqing…[et al.]. Feature Extraction and Automatic Material Classification of Underground Objects from Ground Penetrating Radar Data. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1040476
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lu, Qingqing& Pu, Jiexin& Liu, Zhonghua. Feature Extraction and Automatic Material Classification of Underground Objects from Ground Penetrating Radar Data. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1040476
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1040476
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر