論文の概要: Data-driven RF Tomography via Cross-modal Sensing and Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11654v1
• Date: Mon, 04 Aug 2025 09:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-24 10:27:26.475495
• Title: Data-driven RF Tomography via Cross-modal Sensing and Continual Learning
• Title（参考訳）: クロスモーダルセンシングと連続学習によるデータ駆動RFトモグラフィ
• Authors: Yang Zhao, Tao Wang, Said Elhadi,
• Abstract要約: 地下根管の断面像を再構成するためのDRIFT(Data-driven Radio frequency tomography)フレームワークを提案する。 まず、RFと視覚センサを用いたクロスモーダルセンシングシステムを設計し、RFトモグラフィディープニューラルネットワーク(DNN)モデルをトレーニングすることを提案する。 実験の結果, 平均直径誤差は2.29cm, 23.2%であり, 最先端のアプローチでは改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.021948836550829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven radio frequency (RF) tomography has demonstrated significant potential for underground target detection, due to the penetrative nature of RF signals through soil. However, it is still challenging to achieve accurate and robust performance in dynamic environments. In this work, we propose a data-driven radio frequency tomography (DRIFT) framework with the following key components to reconstruct cross section images of underground root tubers, even with significant changes in RF signals. First, we design a cross-modal sensing system with RF and visual sensors, and propose to train an RF tomography deep neural network (DNN) model following the cross-modal learning approach. Then we propose to apply continual learning to automatically update the DNN model, once environment changes are detected in a dynamic environment. Experimental results show that our approach achieves an average equivalent diameter error of 2.29 cm, 23.2% improvement upon the state-of-the-art approach. Our DRIFT code and dataset are publicly available on https://github.com/Data-driven-RTI/DRIFT.
• Abstract（参考訳）: データ駆動ラジオ周波数(RF)トモグラフィーは,土壌中のRF信号の透過性から,地中ターゲット検出に有意な可能性を示唆している。 しかし、動的環境において正確で堅牢な性能を達成することは依然として困難である。 本研究では,地下の根管の断面像をRF信号に有意な変化を伴って再構成するために,以下のキー成分を用いたDRIFT(Data-driven Radio frequency tomography)フレームワークを提案する。 まず、RFと視覚センサを用いたクロスモーダルセンシングシステムを設計し、クロスモーダル学習アプローチに従って、RFトモグラフィーディープニューラルネットワーク(DNN)モデルをトレーニングすることを提案する。 そこで本研究では,動的環境下で環境変化が検出されると,DNNモデルの自動更新に継続学習を適用することを提案する。 実験の結果, 平均直径誤差は2.29cm, 23.2%であり, 最先端のアプローチでは改善が見られた。 DRIFTのコードとデータセットはhttps://github.com/Data-driven-RTI/DRIFTで公開されています。

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