[发明专利]基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法在审
| 申请号： | 202210215384.3 | 申请日： | 2022-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN114581677A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 周东国;汪滨波 | 申请（专利权）人： | 无锡科若斯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G01S13/89;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 吴静 |
| 地址： | 214174 江苏省无锡市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，包括：提取B‑scan雷达图像的边缘，制作边缘图像；计算边缘图像各边缘点的曲率，制作曲率图像；制作标签数据，将边缘图像、曲率图像和标签数据作为神经网络的输入输出数据对，将所有数据按一定的概率随机分为训练数据和测试数据；利用训练数据调整网络模型中的参数，直到获得损失函数最小意义上的最低解；将测试数据集代入训练得到的模型中，验证训练得到的模型的性能，反复上述步骤，直到训练次数达到给定的次数或者误差精度达到给定的精度；确定测试数据集上检测精度最高的模型参数为最终结果。本发明使神经网络重点关注图像中的边缘信号，减小需要求取的参数量，降低对训练数据量的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 曲线 知识 深度 学习 地下 线缆 雷达 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
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