論文の概要: Identification of Metallic Objects using Spectral MPT Signatures: Object
Characterisation and Invariants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10376v1
- Date: Fri, 18 Dec 2020 17:37:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 21:25:39.385704
- Title: Identification of Metallic Objects using Spectral MPT Signatures: Object
Characterisation and Invariants
- Title（参考訳）: スペクトルMPT信号を用いた金属物体の同定:物体の特性と不変性
- Authors: P.D. Ledger and B.A. Wilson and A.A.S. Amad and W.R.B. Lionheart
- Abstract要約: 銃やナイフなどのテロ脅威の早期発見は、攻撃の数を減らし、公共の安全とセキュリティを向上させる可能性があります。
これを実現するために、金属検出器によって印加され測定された磁場を利用して異なる形状と異なる金属を識別する可能性がかなりある。
磁気偏光性テンソル(MPT)は、異なる脅威と非脅威オブジェクトに対して計算できる金属オブジェクトの経済的特徴付けを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The early detection of terrorist threats, such as guns and knives, through
improved metal detection, has the potential to reduce the number of attacks and
improve public safety and security. To achieve this, there is considerable
potential to use the fields applied and measured by a metal detector to
discriminate between different shapes and different metals since, hidden within
the field perturbation, is object characterisation information. The magnetic
polarizability tensor (MPT) offers an economical characterisation of metallic
objects that can be computed for different threat and non-threat objects and
has an established theoretical background, which shows that the induced voltage
is a function of the hidden object's MPT coefficients. In this paper, we
describe the additional characterisation information that measurements of the
induced voltage over a range of frequencies offer compared to measurements at a
single frequency. We call such object characterisations its MPT spectral
signature. Then, we present a series of alternative rotational invariants for
the purpose of classifying hidden objects using MPT spectral signatures.
Finally, we include examples of computed MPT spectral signature
characterisations of realistic threat and non-threat objects that can be used
to train machine learning algorithms for classification purposes.
- Abstract（参考訳）: 銃やナイフのようなテロリストの脅威の早期発見は、金属探知の改善を通じて、攻撃の数を減らし、公衆の安全と安全を改善する可能性を秘めている。
これを実現するために、金属検出器がフィールドの摂動の中に隠れているため、異なる形状と異なる金属を区別するためにフィールドを応用して測定する可能性はかなりある。
磁気偏光性テンソル(MPT)は、異なる脅威と非脅威物体に対して計算できる金属物体の経済的な特徴付けを提供し、固定された理論的背景を持ち、誘導電圧が隠された物体のMPT係数の関数であることを示す。
本稿では, 単一周波数での計測と比較して, 誘導電圧を周波数範囲で測定する付加的な特性化情報について述べる。
このようなオブジェクトの特徴付けをMPTスペクトルシグネチャと呼ぶ。
次に,MPTスペクトルシグネチャを用いた隠蔽物体の分類を目的とした回転不変量について述べる。
最後に,機械学習アルゴリズムを分類目的に訓練するために使用できる,現実的脅威と非脅威オブジェクトのmptスペクトルシグネチャの計算例を含む。
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