[发明专利]基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法有效
| 申请号： | 201911356109.8 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN110988839B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 杨德贵;梁步阁;王行;朱政亮;胡亮 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/88;G01N22/02;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 410083 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的墙体健康状况的快速识别方法，其包括：步骤S100：构建一维卷积神经网络训练模块；通过获取测试数据，进行去天线耦合波、归一化操作后整理生成数据集，然后通过一维卷积神经网络进行训练，从而生成用于墙体空洞识别的一维卷积神经网络模型；步骤S200：利用一维卷积神经网络进行墙体健康状态的识别；通过无人机载雷达获取实时的墙体回波数据，通过无人机的姿态信息进行数据挑选，对去天线耦合波、归一化等操作之后，利用一维卷积神经网络进行识别，最终得出墙体健康状况。本发明具有能够有效提升墙体空洞探测准确性、安全性、效率和实时性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 墙体 健康状况 快速 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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