[发明专利]一种基于GAN的管道探地雷达深度学习数据增强方法在审
| 申请号： | 202111241749.1 | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN113962367A | 公开（公告）日： | 2022-01-21 |
| 发明（设计）人： | 方宏远;王念念;胡浩帮;马铎 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙市岳麓慧专利代理事务所(普通合伙) 43270 | 代理人： | 邹剑峰 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于GAN的管道探地雷达深度学习数据增强方法，包括如下步骤：S1、采集探地雷达地下管线图像，构建用于模型训练的数据集；S2、构建基于GAN的网络模型，将训练集导入模型，进行模型训练；S3、进行模型测试与优化，对生成器G和判别器D不断调优；S4、达到全局最优，保存模型。本发明适用于探地雷达图像中地下管线特征的数据增强算法，基于雷达图像数据进行模型训练，生成器用于管线的雷达图像数据生成，判别器对生成的管线的雷达图像进行真实性判断，两者相互对抗最终生成高质量的管线的雷达图像数据，可有效地解决大量地下管线雷达图像数据的采集问题，为后期图像识别与检测提供数据基础，同时也为后续数据库构建提供技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan 管道 雷达 深度 学习 数据 增强 方法 | ||
【主权项】：
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