一种地下目标探测方法、系统及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN113359101A

    公开(公告)日:2021-09-07

    申请号:CN202110914664.9

    申请日:2021-08-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种地下目标探测方法、系统及存储介质,该地下目标探测方法包括:获得由一维测线上每个扫描位置处的A‑Scan散射回波组合形成的B‑Scan回波数据,A‑Scan散射回波为探地雷达在该扫描位置处向地下发射电磁波后接收到的地下区域的散射回波;处理B‑Scan回波数据,使部分B‑Scan回波数据形成输入数据,并至少以用于表征与地下目标位置关系的特征数据形成输出数据;基于输入数据及输出数据训练网络模型,形成散射曲线特征识别模型;向散射曲线特征识别模型中输入待测B‑Scan回波数据,获得目标特征数据;基于目标特征数据辅助计算地下目标的横向位置与顶部埋深估算值。

    分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法、装置及系统

    公开(公告)号:CN116167944A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310208455.1

    申请日:2023-03-07

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法、装置及系统,该方法包括:构建用于使图像具有边缘保持能力的高阶几何全弯曲滤波模型;基于全弯曲滤波模型的目标函数,结合乘法策略将其一阶导数和二阶导数结合;基于梯度下降法处理全弯曲滤波模型得到欧拉‑拉格朗日类型的高阶各向异性非线性方程;基于高阶各向异性非线性方程,采用有限差分法进行求解,得到全弯曲滤波模型的解;确定图像中的目标像素;在基于全弯曲滤波模型处理图像时,结合多个滤波窗口并行处理多个目标像素,并分别选取最大差分值作为各目标像素在图像中位置处的梯度。本发明的分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法能够在光滑图像的同时显著提高边缘保持能力。

    探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN115061138B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202210992032.9

    申请日:2022-08-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质,其中方法包括:获得B‑scan回波数据;对B‑scan回波数据归一化成像,进行二值化处理与形态学滤波,得到预掩膜矩阵;设定背景介质相对介电常数估计区间,令估计区间中值为背景介质相对介电常数估计值;根据该估计值和预掩膜矩阵,并行计算获得并行掩膜后向投影成像结果;根据二分法和并行掩膜后向投影成像结果更新估计区间,迭代运算,直至估计区间满足设定条件,获得背景介质最终估计值与自聚焦并行掩膜后向投影成像结果。本发明能够提高成像质量,缩短计算时间,在未知背景介质相对介电常数条件下实现背景介质相对介电常数估计与自聚焦并行掩膜后向投影成像。

    探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN115061138A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210992032.9

    申请日:2022-08-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供一种探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质,其中方法包括:获得B‑scan回波数据;对B‑scan回波数据归一化成像,进行二值化处理与形态学滤波,得到预掩膜矩阵;设定背景介质相对介电常数估计区间,令估计区间中值为背景介质相对介电常数估计值;根据该估计值和预掩膜矩阵,并行计算获得并行掩膜后向投影成像结果;根据二分法和并行掩膜后向投影成像结果更新估计区间,迭代运算,直至估计区间满足设定条件,获得背景介质最终估计值与自聚焦并行掩膜后向投影成像结果。本发明能够提高成像质量,缩短计算时间,在未知背景介质相对介电常数条件下实现背景介质相对介电常数估计与自聚焦并行掩膜后向投影成像。

    一种GPR B-Scan图像中的多目标检测方法及装置

    公开(公告)号:CN115496917B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202211354900.7

    申请日:2022-11-01

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明实施例提供了一种GPRB‑Scan图像中的多目标检测方法及装置,所述方法包括:获得GPRB‑Scan图像数据,对所述图像数据中的目标数据用矩形框进行框定作为真实边界框;对所述图像数据进行预处理,所述预处理包括对所述图像数据整体进行缩放、填充以形成目标尺寸的图像数据;对所述真实边界框进行聚类,并基于聚类结果计算得到多个对应所述图像数据的矩形的边界框;将所述边界框作为用于对所述图像数据进行目标检测的目标网络的锚框,使所述目标网络能够基于所述锚框及提取的图像特征生成候选框,所述候选框框选有所述图像数据中的目标数据。

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