[发明专利]基于深度学习的地下目标电磁反演方法及系统有效
| 申请号： | 202110609551.8 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113361367B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 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 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V30/32;G06V30/19;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 刘文博 |
| 地址： | 410000 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地下 目标 电磁 反演 方法 系统 | ||
【主权项】：
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