公开(公告)号：CN118709524A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410710752.0

申请日：2024-06-04

Applicant: 中南大学

Inventor： 侯斐斐 ,  钱星宇 ,  王艳辉 ,  董健 ,  樊欣宇

IPC: G06F30/27 ,  G01S13/89 ,  G01S7/41 ,  G01R27/26 ,  G01V3/12 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明提出了基于多尺度有监督生成对抗网络的探地雷达数据反演方法，改进基于pix2pixGan的深度学习框架，加入多尺度卷积模块和EMA注意力模块，以便更加准确的捕获B‑scan图像中多个双曲波形以及杂波特征；结合数据集中地下介电常数分布图像存在背景像素和反演目标像素数量不平衡的特点改进原有的L1误差损失函数为焦点加权均方误差函数，同时加入SSIM损失函数。使用gprMax+paraview仿真软件生成模拟GPR B‑scan波形图像和对应地下介电常数分布图像，以建立用于训练的B‑scan—介电常数分布配对数据集；训练pix2pixGan，将训练后的U‑net生成器对B‑scan图像进行反演转换得到地下介电常数分布图，最终实现GPR数据反演。