[发明专利]一种基于卷积神经网络的探地雷达路基病害目标检测方法有效
| 申请号： | 202011357009.X | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112462346B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张安学;陈思宇;师振盛;王百泉;林春刚;王华;谢韬;刘永胜;尚伟;李荆 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S7/292;G01S13/88;G01S13/89;G06N3/0464;E01C23/01 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 王艾华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的探地雷达路基病害目标检测方法，其包括获取探地雷达仿真及实际采集的原始图像数据；对其分别进行相应预处理得探地雷达预处理图像；标记存储原始及预处理图像中的目标信息；将探地雷达图像与标记信息文件一同构建为PASCAL VOC数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；结合标记目标边框纵横比动态设置锚框参数初始值；进而采用训练集训练及验证集微调搭建的Cascade R‑CNN网络得卷积网络模型，使用测试集评价网络模型性能，最终实现探地雷达路基病害目标的准确快速检测。本发明不依赖于人为识别，具有较强泛化能力，可实现路基病害目标的快速且准确检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 雷达 路基 病害 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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