3DInvNet: a deep learning-based 3D ground-penetrating radar data inversion
The reconstruction of the 3D permittivity map from ground-penetrating radar (GPR) data is of great importance for mapping subsurface environments and inspecting underground structural integrity. Traditional iterative 3D reconstruction algorithms suffer from strong non-linearity, ill-posedness, an...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Dai, Qiqi, Lee, Yee Hui, Sun, Hai-Han, Ow, Genevieve, Yusof, Mohamed Lokman Mohd, Yucel, Abdulkadir C. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/169999 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Automatic dual-polarized ground penetrating radar for enhanced 3-D tree roots system architecture reconstruction
بواسطة: Luo, Wenhao, وآخرون
منشور في: (2025) -
The deep learning techniques applied to electromagnetic imaging via ground-penetrating radar
بواسطة: Dai, Qiqi
منشور في: (2023) -
Impulsive noise reduction for transient Earth voltage-based partial discharge using Wavelet-entropy
بواسطة: Luo, Guomin, وآخرون
منشور في: (2016) -
Enhancement and bias removal of optical coherence tomography images: An iterative approach with adaptive bilateral filtering
بواسطة: Palanisamy, P., وآخرون
منشور في: (2017) -
Sparse Sequential Generalization of K-means for dictionary training on noisy signals
بواسطة: Sahoo, Sujit Kumar, وآخرون
منشور في: (2017)