論文の概要: Wave (from) Polarized Light Learning (WPLL) method: high resolution spatio-temporal measurements of water surface waves in laboratory setups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14988v1
- Date: Sat, 19 Oct 2024 05:37:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:16:20.337547
- Title: Wave (from) Polarized Light Learning (WPLL) method: high resolution spatio-temporal measurements of water surface waves in laboratory setups
- Title（参考訳）: 偏光学習(WPLL)法による水面波の高分解能時空間計測
- Authors: Noam Ginio, Michael Lindenbaum, Barak Fishbain, Dan Liberzon,
- Abstract要約: 本研究では,高分解能で表面標高と傾斜図を推定できる学習に基づく実験室実装のためのリモートセンシング手法を提案する。
この方法は、偏光強度から水面斜面を近似するディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いる。
単純な波動列車で訓練を受けた後、WPLLは様々な波動場における水面と標高の高精度で正確な2次元再構成を行うことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3599126081503177
- License:
- Abstract: Effective spatio-temporal measurements of water surface elevation (water waves) in laboratory experiments are crucial for scientific and engineering research. Existing techniques are often cumbersome, computationally heavy and generally suffer from limitations in wavenumber/frequency response. To address these challenges, we propose Wave (from) Polarized Light Learning (WPLL), a learning based remote sensing method for laboratory implementation, capable of inferring surface elevation and slope maps in high resolution. The method uses the polarization properties of light reflected from the water surface. The WPLL uses a deep neural network (DNN) model that approximates the water surface slopes from the polarized light intensities. Once trained on simple monochromatic wave trains, the WPLL is capable of producing high-resolution and accurate 2D reconstruction of the water surface slopes and elevation in a variety of irregular wave fields. The method's robustness is demonstrated by showcasing its high wavenumber/frequency response, its ability to reconstruct wave fields propagating at arbitrary angles relative to the camera optical axis, and its computational efficiency. This developed methodology is an accurate and cost-effective near-real time remote sensing tool for laboratory water surface waves measurements, setting the path for upscaling to open sea application for research, monitoring, and short-time forecasting.
- Abstract（参考訳）: 実験室における水面上昇(水面上昇)の効果的な時空間測定は、科学的・工学的な研究に不可欠である。
既存の技術は、しばしば煩雑で計算的に重く、波数/周波数応答の制限に悩まされる。
これらの課題に対処するために,実験室実装のための学習に基づくリモートセンシング手法であるWave (from) Polarized Light Learning (WPLL)を提案する。
この方法は、水面から反射された光の偏光特性を利用する。
WPLLは、偏光強度から水面傾斜を近似するディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを使用している。
単純な単色波の列車で訓練されたWPLLは、様々な不規則波場において、水面斜面と標高の高精度で正確な2D再構成を行うことができる。
この手法のロバスト性は、高い波数/周波数応答を示し、カメラ光軸に対して任意の角度で伝播する波動場を再構成し、その計算効率を示す。
本手法は, 実験用水面波計測のための精度が高く, 費用対効果の高い準リアルタイムリモートセンシングツールであり, 調査, モニタリング, 短期予測のための開海経路を設定する。
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