Development of Software for the Interpretation of Radar Images using Deep Learning Methods

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.12700/aph.22.9.2025.9.9
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study introduces a practical method for diagnosing subsurface structures which focuses on roads and uses ground-penetrating radar (GPR) and deep learning.The study proposes an implementation to interpret radargrams captured by the OKO-2 system, which records signals reflected from underground layers.Two interpretation methods are used, i.e., one based on physics formulas, the other on mathematical modeling.Before applying neural networks, the data undergo analytical processing using the GeoScan32 software, which filters noise, enhances signals, and identifies layer boundaries.This analytical foundation is crucial for effectively training deep learning models to interpret complex subsurface data.