Department of Electrical Computer Engineering, Duke University, Durham, NC 27708;
Department of Electrical Computer Engineering, Duke University, Durham, NC 27708;
Department of Electrical Computer Engineering, Duke University, Durham, NC 27708;
FLGPR; landmine detection; bag-of-words; feature learning; forward-looking;
机译:应用卷积和经常性神经网络使用地面穿透雷达数据埋设威胁检测
机译:使用地面渗透雷达检测和定位埋地基础设施的位置:一种基于GIS和数据集成的新方法
机译:探地雷达数据中爆炸威胁检测的特征表示比较
机译:一种特征学习方法,用于对前瞻性地面穿透雷达数据进行分类掩埋威胁
机译:统计模型可改善前视探地雷达对掩埋目标的探测
机译:通过结合病灶负荷和磁共振代谢特征的临床数据对多发性硬化症课程进行分类的机器学习方法
机译:基于特征的埋藏目标方法的大比较 前视探地雷达的分类
机译:利用前视探地雷达探测埋藏爆炸危险的光谱特征评价与改进。