Deep learning based estimation of wall parameters for through-the-wall imaging
This project explores the use of deep learning algorithms, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), to estimate wall parameters in Through-the-Wall Imaging (TWI). TWI utilizes Ground Penetrating Radar (GPR) to detect objects hidden behind walls, but distinguishing between the target and cl...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Joseph, Christian |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Abdulkadir C. Yucel |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/181594 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Simulation tools for through wall imaging
بواسطة: Cheng, Kaixuan
منشور في: (2021) -
Estimation of diaphragm wall deflections for deep braced excavation in anisotropic clays using ensemble learning
بواسطة: Zhang, Runhong, وآخرون
منشور في: (2021) -
Simulation studies on through-wall radar imaging
بواسطة: Tham, Wilson Wei Hsen
منشور في: (2011) -
Through-wall imaging: Application of subspace-based optimization method
بواسطة: Lu, T., وآخرون
منشور في: (2014) -
Effects of synthesis parameters on size of double-walled particles
بواسطة: Lim, Alvin Wei Yang.
منشور في: (2010)