جلد 9، شماره 4 - ( 10-1394 )                   جلد 9 شماره 4 صفحات 3092-3069 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print

Download citation:
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
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

URL: http://jeg.khu.ac.ir/article-1-1957-fa.html

شناسایی مشخصات اهداف استوانه‌ای پنهان در تصاویر GPR با استفاده از دو روش هوشمند شبکه‌های عصبی و تطبیق الگو
رضا احمدی 1، نادر فتحیانپور2 ، غلامحسین نوروزی3
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
چکیده:   (6663 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
متن کامل [PDF 1015 kb]   (3299 دریافت)    
نوع مطالعه: مطالعه موردی | موضوع مقاله: ژئوفیزیک مهندسی
پذیرش: 1395/7/14 | انتشار: 1395/7/14
ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA
بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به نشریه زمین شناسی مهندسی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Engineering Geology

Designed & Developed by : Yektaweb