公开(公告)号：CN113361367B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202110609551.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 雷文太 ,  罗诗光 ,  胡超 ,  任强 ,  王成浩 ,  程丹丹 ,  罗佳斌 ,  张硕 ,  王义为 ,  徐龙

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V30/32 ,  G06V30/19 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的地下目标电磁反演方法及系统。该方法包括：将手写数据集中每一个手写数字体图像映射为GPR探测区域区间中的探测目标区域，通过仿真计算获取GPR数据集；对GPR数据集进行频域处理，获取频域数据集；以回波频域数据矩阵为输入、探测目标区域的介电常数矩阵为输出对构建的初始电磁反演网络进行训练，得到训练好的目标电磁反演网络；将GPR采集的实测回波数据矩阵经频域处理后输入训练好的目标电磁反演网络，以获得待测地下目标区域的介电常数矩阵。本发明可以有效解决数据量大造成的数据采集时间过长，数据冗余造成的计算效率低的问题，同时能够有效恢复地下目标区域的介电常数分布和几何形状分布。

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

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN113361367A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110609551.8

申请日：2021-06-01

Applicant: 中南大学

Inventor： 雷文太 ,  罗诗光 ,  胡超 ,  任强 ,  王成浩 ,  程丹丹 ,  罗佳斌 ,  张硕 ,  王义为 ,  徐龙

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的地下目标电磁反演方法及系统。该方法包括：将手写数据集中每一个手写数字体图像映射为GPR探测区域区间中的探测目标，通过仿真计算获取GPR数据集；对GPR数据集进行频域‑空间域处理，获取频域数据集；以回波频域数据矩阵为输入、探测目标区域的介电常数矩阵为输出对构建的初始电磁反演网络进行训练，得到训练好的目标电磁反演网络；将GPR采集的实测回波数据矩阵经频域‑空间域处理后输入训练好的目标电磁反演网络，以获得待测地下目标区域的介电常数矩阵。本发明可以有效解决数据量大造成的数据采集时间过长，数据冗余造成的计算效率低的问题，同时能够有效恢复地下目标区域的介电常数分布和几何形状分布。

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

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。