城市区域全景影像与伽马射线本底之间的相关性
数据分析、统计与概率
2021-11-23 v1 应用物理
仪器与探测器
摘要
在城市区域搜索放射性源时，车载探测系统通常会测量到主要来自天然伽马射线源的复杂、变化的本底。许多工作集中于开发能在这种谱和时间变异性存在下仍保持灵敏度并最小化误报率的谱算法。然而，关于探测系统周围环境的信息也可能提供关于预期本底的有用线索，若将其纳入算法中，可改善性能。近期工作聚焦于对城市区域进行广泛测量和建模，以理解这些复杂本底如何产生。本文展示了由 Radiological Multi-sensor Analysis Platform (RadMAP) 车辆在加利福尼亚州奥克兰收集的全景视频图像和伽马射线本底数据的分析。通过对图像进行语义标注，然后将标注区域与探测器响应进行卷积，从全景图像中提取特征。使用线性模型将图像衍生特征与采用非负矩阵分解 (NMF) 在不同正则化下获得的伽马射线谱特征相关联。我们发现一些伽马射线本底特征与测量天空和建筑物所张的经响应修正的立体角的图像衍生特征强相关，并讨论了其对未来具有情境感知的检测算法开发的意义。
引用
@article{arxiv.2111.10463,
title = {Correlations between Panoramic Imagery and Gamma-Ray Background in an Urban Area},
author = {M. S. Bandstra and B. J. Quiter and M. Salathe and K. J. Bilton and J. C. Curtis and S. Goldenberg and T. H. Y. Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10463},
year = {2021}
}
备注
17 pages, 13 figures, accepted for publication in IEEE Transactions on Nuclear Science