公开(公告)号：CN119959902A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411970263.5

申请日：2024-12-30

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李天阳 ,  黄程 ,  余年 ,  汪无忌 ,  余涛 ,  王晨光 ,  于文彦

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/88

Abstract: 本发明公开一种探地雷达机器学习目标检测方法，包括以下步骤：1)利用探地雷达采集地下场景数据，并对地下场景数据进行预处理，得到第一处理数据；2)构建相对应背景及目标介电特性数据集；3)应用有限差分时域法对电磁波在地下介质中的传播进行模拟，对Maxwell方程进行解耦，并利用CPML吸收边界条件处理边界处的反射波，对计算区域进行离散，得到正演双曲线特征；4)利用Labelimg对生成的正演双曲线特征进行标注，构建训练数据；5)利用训练数据对DS‑YOLOv9网络进行训练，得到目标检测模型；6)将相关数据集输入至目标检测模型中，得到目标双曲线识别结果。本发明能够处理复杂场景中的多种类型异常体，无论是稀疏还是密集的岩石体都能较好地识别。