![](/images/graphics-bg.png)
Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration
المؤلفون المشاركون
Ishitsuka, Kazuya
Iso, Shinichiro
Onishi, Kyosuke
Matsuoka, Toshifumi
المصدر
International Journal of Geophysics
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Ground-penetrating radar allows the acquisition of many images for investigation of the pavement interior and shallow geological structures.
Accordingly, an efficient methodology of detecting objects, such as pipes, reinforcing steel bars, and internal voids, in ground-penetrating radar images is an emerging technology.
In this paper, we propose using a deep convolutional neural network to detect characteristic hyperbolic signatures from embedded objects.
As a first step, we developed a migration-based method to collect many training data and created 53510 categorized images.
We then examined the accuracy of the deep convolutional neural network in detecting the signatures.
The accuracy of the classification was 0.945 (94.5%)–0.979 (97.9%) when using several thousands of training images and was much better than the accuracy of the conventional neural network approach.
Our results demonstrate the effectiveness of the deep convolutional neural network in detecting characteristic events in ground-penetrating radar images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ishitsuka, Kazuya& Iso, Shinichiro& Onishi, Kyosuke& Matsuoka, Toshifumi. 2018. Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration. International Journal of Geophysics،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173008
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ishitsuka, Kazuya…[et al.]. Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration. International Journal of Geophysics No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173008
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ishitsuka, Kazuya& Iso, Shinichiro& Onishi, Kyosuke& Matsuoka, Toshifumi. Object Detection in Ground-Penetrating Radar Images Using a Deep Convolutional Neural Network and Image Set Preparation by Migration. International Journal of Geophysics. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1173008
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1173008
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)