公开(公告)号：CN112130132B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202010951509.X

申请日：2020-09-11

Applicant: 广州大学

Inventor： 刘海 ,  林健颖 ,  谭毅达 ,  廖境毅 ,  丁峰 ,  孟旭 ,  崔杰

IPC: G01S13/06 ,  G01S13/86 ,  G01S13/88 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达和深度学习的地下管线探测方法、系统、装置及介质，方法包括：通过探地雷达获取已知地下管线的样本数据，并根据所述样本数据建立图像数据库；根据所述图像数据库训练得到YOLOv3模型，所述YOLOv3模型用于识别地下管线的双曲线数据；通过所述YOLOv3模型检测实测雷达图像中的地下管线目标；通过所述的RTK测量仪，对管道位置进行精准定位。本发明基于探地雷达和YOLOv3模型，能精准识别探地雷达图像中的管线双曲线目标，提高了探测效率且节约了时间成本，可广泛应用于工程无损检测领域。

公开(公告)号：CN112130132A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010951509.X

申请日：2020-09-11

Applicant: 广州大学

Inventor： 刘海 ,  林健颖 ,  谭毅达 ,  廖境毅 ,  丁峰 ,  孟旭 ,  崔杰

IPC: G01S13/06 ,  G01S13/86 ,  G01S13/88 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达和深度学习的地下管线探测方法、系统、装置及介质，方法包括：通过探地雷达获取已知地下管线的样本数据，并根据所述样本数据建立图像数据库；根据所述图像数据库训练得到YOLOv3模型，所述YOLOv3模型用于识别地下管线的双曲线数据；通过所述YOLOv3模型检测实测雷达图像中的地下管线目标；通过所述的RTK测量仪，对管道位置进行精准定位。本发明基于探地雷达和YOLOv3模型，能精准识别探地雷达图像中的管线双曲线目标，提高了探测效率且节约了时间成本，可广泛应用于工程无损检测领域。