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公开(公告)号：CN114966560B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210902645.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/28 , G01S7/285 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。
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公开(公告)号：CN114966600A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210905240.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
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公开(公告)号：CN113359101A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110914664.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种地下目标探测方法、系统及存储介质，该地下目标探测方法包括：获得由一维测线上每个扫描位置处的A‑Scan散射回波组合形成的B‑Scan回波数据，A‑Scan散射回波为探地雷达在该扫描位置处向地下发射电磁波后接收到的地下区域的散射回波；处理B‑Scan回波数据，使部分B‑Scan回波数据形成输入数据，并至少以用于表征与地下目标位置关系的特征数据形成输出数据；基于输入数据及输出数据训练网络模型，形成散射曲线特征识别模型；向散射曲线特征识别模型中输入待测B‑Scan回波数据，获得目标特征数据；基于目标特征数据辅助计算地下目标的横向位置与顶部埋深估算值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114966600B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210905240.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
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公开(公告)号：CN114331890A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111616020.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 中南大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Inventor： 雷文太 , 毛凌青 , 隋浩 , 辛常乐 , 罗诗光 , 张硕 , 王义为 , 李若楠 , 王睿卿 , 罗佳斌 , 徐龙 , 宋千 , 任强 , 王春和 , 彭正辉 , 王君超 , 王成浩 , 李少龙 , 刘闯 , 张其道 , 张友源 , 冯温雅 , 程丹丹 , 程星
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法及系统，该方法包括：通过探地雷达对地下探测区域进行B扫描，获取GPR B‑scan图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集；对无噪高分辨率GPR标签数据集进行行与列等间隔下采样，得到无噪低分辨率GPR标签数据集，再加入高斯白噪声，得到有噪低分辨率GPR图像数据集；利用GPR图像数据集和对应的标签数据集训练构建的双重生成对抗网络；将实测的含噪低分辨率GPR B‑scan图像输入至训练好的网络，得到清晰的高分辨率GPR B‑scan图像。本发明有效解决了GPR B‑scan图像中因噪声和分辨率低所造成的图像中目标特征模糊的问题，能够有效抑制有噪低分辨率GPR B‑scan图像中的噪声，并提高GPR B‑scan图像中目标的分辨率，实现GPR B‑scan图像特征增强。
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公开(公告)号：CN113359101B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110914664.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种地下目标探测方法、系统及存储介质，该地下目标探测方法包括：获得由一维测线上每个扫描位置处的A‑Scan散射回波组合形成的B‑Scan回波数据，A‑Scan散射回波为探地雷达在该扫描位置处向地下发射电磁波后接收到的地下区域的散射回波；处理B‑Scan回波数据，使部分B‑Scan回波数据形成输入数据，并至少以用于表征与地下目标位置关系的特征数据形成输出数据；基于输入数据及输出数据训练网络模型，形成散射曲线特征识别模型；向散射曲线特征识别模型中输入待测B‑Scan回波数据，获得目标特征数据；基于目标特征数据辅助计算地下目标的横向位置与顶部埋深估算值。
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公开(公告)号：CN114331890B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111616020.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 中南大学 , 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
Inventor： 雷文太 , 毛凌青 , 隋浩 , 辛常乐 , 罗诗光 , 张硕 , 王义为 , 李若楠 , 王睿卿 , 罗佳斌 , 徐龙 , 宋千 , 任强 , 王春和 , 彭正辉 , 王君超 , 王成浩 , 李少龙 , 刘闯 , 张其道 , 张友源 , 冯温雅 , 程丹丹 , 程星
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法及系统，该方法包括：通过探地雷达对地下探测区域进行B扫描，获取GPR B‑scan图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集；对无噪高分辨率GPR标签数据集进行行与列等间隔下采样，得到无噪低分辨率GPR标签数据集，再加入高斯白噪声，得到有噪低分辨率GPR图像数据集；利用GPR图像数据集和对应的标签数据集训练构建的双重生成对抗网络；将实测的含噪低分辨率GPR B‑scan图像输入至训练好的网络，得到清晰的高分辨率GPR B‑scan图像。本发明有效解决了GPR B‑scan图像中因噪声和分辨率低所造成的图像中目标特征模糊的问题，能够有效抑制有噪低分辨率GPR B‑scan图像中的噪声，并提高GPR B‑scan图像中目标的分辨率，实现GPR B‑scan图像特征增强。
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公开(公告)号：CN114966560A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902645.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/28 , G01S7/285 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S13/88 , G01S13/89 , G06V10/25 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。
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