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公开(公告)号:CN114169410B
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202111383573.3
申请日:2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于长短期记忆模型的探地雷达地下空洞目标自动识别方法,对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行预处理,得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像;对生成的探地雷达回波图像进行预筛选,标记明确空洞目标像素位置;对已标记的图像数据进行增广处理,得到处理后的具有相似分布的增广图像数据集;使用增广图像数据集,进行特征提取,对提取到的特征数据进行标准化处理,得到特征向量数据集;将得到的特征向量数据集分为训练集和验证集,对长短期记忆模型进行训练,得到权重模型;将得到的验证集输入得到的权重模型,对图像进行目标识别分类;采用本发明的方法能有效的提高识别概率,将识别概率提高到90%以上。
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公开(公告)号:CN114169410A
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202111383573.3
申请日:2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于长短期记忆模型的探地雷达地下空洞目标自动识别方法,对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行预处理,得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像;对生成的探地雷达回波图像进行预筛选,标记明确空洞目标像素位置;对已标记的图像数据进行增广处理,得到处理后的具有相似分布的增广图像数据集;使用增广图像数据集,进行特征提取,对提取到的特征数据进行标准化处理,得到特征向量数据集;将得到的特征向量数据集分为训练集和验证集,对长短期记忆模型进行训练,得到权重模型;将得到的验证集输入得到的权重模型,对图像进行目标识别分类;采用本发明的方法能有效的提高识别概率,将识别概率提高到90%以上。
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