論文の概要: Underground Diagnosis Based on GPR and Learning in the Model Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15480v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 07:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:57:52.476521
• Title: Underground Diagnosis Based on GPR and Learning in the Model Space
• Title（参考訳）: モデル空間におけるgprと学習に基づく地下診断
• Authors: Ao Chen, Xiren Zhou, Yizhan Fan, Huanhuan Chen
• Abstract要約: 地中レーダ(GPR)はパイプライン検出や地下診断に広く用いられている。 本稿では,モデル空間における学習に基づくGPR Bスキャン画像診断手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.738464689511773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ground Penetrating Radar (GPR) has been widely used in pipeline detection and underground diagnosis. In practical applications, the characteristics of the GPR data of the detected area and the likely underground anomalous structures could be rarely acknowledged before fully analyzing the obtained GPR data, causing challenges to identify the underground structures or abnormals automatically. In this paper, a GPR B-scan image diagnosis method based on learning in the model space is proposed. The idea of learning in the model space is to use models fitted on parts of data as more stable and parsimonious representations of the data. For the GPR image, 2-Direction Echo State Network (2D-ESN) is proposed to fit the image segments through the next item prediction. By building the connections between the points on the image in both the horizontal and vertical directions, the 2D-ESN regards the GPR image segment as a whole and could effectively capture the dynamic characteristics of the GPR image. And then, semi-supervised and supervised learning methods could be further implemented on the 2D-ESN models for underground diagnosis. Experiments on real-world datasets are conducted, and the results demonstrate the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 地中レーダ(GPR)はパイプライン検出や地下診断に広く用いられている。 実用化においては,gprデータを完全に解析する前に検出領域のgprデータとおそらくは地下異常構造の特性が認識されることは稀であり,地下構造や異常を自動的に同定することが困難となる。 本稿では,モデル空間における学習に基づくGPR Bスキャン画像診断手法を提案する。 モデル空間での学習の考え方は、データのより安定的で控えめな表現として、データの一部に適合したモデルを使用することである。 GPR画像に対しては,次の項目の予測を通じて画像セグメントに適合する2次元エコー状態ネットワーク(2D-ESN)を提案する。 水平方向と垂直方向の両方で画像上の点間の接続を構築することにより、2D-ESNはGPR画像セグメント全体を考慮し、GPR画像の動的特性を効果的に捉えることができる。 そして、地下診断のための2D-ESNモデルに、半教師付きおよび教師付き学習法をさらに実装することができる。 実世界のデータセットの実験を行い,提案モデルの有効性を実証した。

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