جلد 9، شماره 4 - ( 10-1394 )
جلد 9 شماره 4 صفحات 3092-3069 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Ahmadi R, Fathianpour N, Norouzi G. Detecting Cylindrical Targets Characteristics Hidden in GPR Images Using Artificial Neural Network and Template Matching. Journal of Engineering Geology 2016; 9 (4) :3069-3092
URL: http://jeg.khu.ac.ir/article-1-1957-fa.html
URL: http://jeg.khu.ac.ir/article-1-1957-fa.html
احمدی رضا، فتحیانپور نادر، نوروزی غلامحسین. شناسایی مشخصات اهداف استوانهای پنهان در تصاویر GPR با استفاده از دو روش هوشمند شبکههای عصبی و تطبیق الگو. نشریه زمین شناسی مهندسی. 1394; 9 (4) :3069-3092
1- دانشجوی دکترای دانشگاه تهران عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی اراک ، rezahmadi@gmail.com
2- عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی اصفهان
3- عضو هیئت علمی دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران
2- عضو هیئت علمی دانشگاه صنعتی اصفهان
3- عضو هیئت علمی دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران
چکیده: (6390 مشاهده)
رادار نفوذی زمین (GPR) روش ژئوفیزیکی غیرمخرب و با قدرت تفکیک زیاد است که از بازتاب امواج الکترومغناطیسی با فرکانس بالا برای آشکارسازی اشیاء مدفون استفاده می‌کند. در پژوهش حاضر این روش برای تعیین پارامترهای هندسی اهداف استوانهای مدفون نظیر انواع ساختارهای تونلی استفاده شده است. دست‌یابی به‌چنین مقصودی براساس تعیین روابط پنهان بین پارامترهای هندسی اهداف استوانهای و پارامترهای هذلولی پاسخ GPR، با استفاده از روش‌های هوشمند شبکههای عصبی مصنوعی و شناخت الگو، انجام شده است. برای این منظور پاسخ GPR مدل‌های مصنوعی استوانهای شکل تولید شده با مدل‌سازی پیش‌رو به روش اختلاف محدود دوبعدی، به‌عنوان الگو در الگوریتم‌های شبکههای عصبی مصنوعی و تطبیق الگو استفاده شده است. ساختار شبکه عصبی استفاده شده براساس استخراج ویژگی‌های متمایز و منحصر به‌فرد (مقادیر ویژه و نرم مقادیر ویژه) از تصاویر GPR و تعیین تمام پارامترهای هندسی اهداف، به‌طور هم‌زمان بنا شده است. عملیات تطبیق الگو نیز با به‌کارگیری دو روش شباهت مختلف هم‌آمیخت حوزۀ فضایی و همبستگی متقابل نرمالیزه شده در حوزۀ عدد موج دوبعدی، صورت گرفت. نتایج پژوهش نشان میدهد که هر دوروش هوشمند استفاده شده، قابلیت کاربرد برجا، سریع، دقیق و خودکار را برای اهداف ژئوتکنیکی واقعی دارند، هرچند درمجموع روش شبکههای عصبی نسبت به روش تطبیق الگو خطای کم‌تر و در نتیجه قدرت تخمین بیش‌تر برای پارامترهای هندسی اهداف استوانهای مدفون دارد.
واژه‌های کلیدی: رادار نفوذی زمین (GPR)، مشخصات هندسی اهداف استوانه ای، شبکه های عصبی مصنوعی، تطبیق الگوی آماری، همبستگی متقابل نرمالیزه شده
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
