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公开(公告)号：CN114998416B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210616767.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/62 , G06T3/4046 , G06T9/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合探地雷达图像和深度信息的地下管道半径估计方法。该方法以目标检测的结果为输入，输出管道半径。该方法首先构建卷积神经网络，利用卷积神经网络提取目标图像特征。由于卷积神经网络需要输入固定大小的图片，因此对输入图像进行缩放：初始化网络输入大小的零矩阵，将目标检测结果矩形框中的图像按照宽或高进行最大程度的缩放后嵌入零矩阵完成缩放。深度信息方面，将目标检测矩形框的y坐标参数按照探地雷达图像y方向的尺度转换后，经过深度信息编码网络进行编码。将图像特征与深度信息编码结合后再经过全连接层输出管道半径。本发明方法同时考虑了探地雷达的图像特征以及目标物的深度信息，半径估计结果准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877465A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211443630.7
申请日：2022-11-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据不对称性的探地雷达道路缺陷检测数字化成像方法及系统，首先采集道路电磁回波信号数据，形成距离‑双程走时的二维B‑Scan探地雷达回波数据；对B‑Scan数据进行去直流预处理和去背景预处理；利用自适应计算方法，确定最佳成像阈值，保证图像背景稳定在灰度值128上下，增强缺陷信息；最后通过灰度线性转换的方式，将B‑Scan数据值转换成灰度值[0,255]，生成探地雷达道路灰度图像。本发明综合考虑探地雷达数据不对称性对背景信息和缺陷信息成像效果的影响，在保证图像背景质量的前提下，使缺陷信息得到增强，克服了现有方法无法同时保证背景质量和缺陷信息增强的不足，适应各种道路检测，为检测人员或机器学习模型提供高质量探地雷达检测图像。
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公开(公告)号：CN114998416A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210616767.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合探地雷达图像和深度信息的地下管道半径估计方法。该方法以目标检测的结果为输入，输出管道半径。该方法首先构建卷积神经网络，利用卷积神经网络提取目标图像特征。由于卷积神经网络需要输入固定大小的图片，因此对输入图像进行缩放：初始化网络输入大小的零矩阵，将目标检测结果矩形框中的图像按照宽或高进行最大程度的缩放后嵌入零矩阵完成缩放。深度信息方面，将目标检测矩形框的y坐标参数按照探地雷达图像y方向的尺度转换后，经过深度信息编码网络进行编码。将图像特征与深度信息编码结合后再经过全连接层输出管道半径。本发明方法同时考虑了探地雷达的图像特征以及目标物的深度信息，半径估计结果准确。
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公开(公告)号：CN114998137A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210617637.X
申请日：2022-06-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的探地雷达图像杂波抑制方法。该方法以含有杂波的探地雷达图像为输入，输出干净探地雷达图像。该方法首先构建含杂波探地雷达图像、干净探地雷达图像两组数据集。含有杂波的探地雷达图像采用通过探地雷达实地采集的数据形成的图像中受杂波影响的图像；干净探地雷达图像采用去背景后的单一均匀介质仿真图像。接着，构建杂波图像生成干净图像的生成器模型与判别器模型，以及干净图像生成杂波图像的生成器模型与判别器模型，并采用CycleGAN的训练方法进行训练。最后，用训练好的生成器模型进行探地雷达图像的杂波抑制。本发明方法不要求数据集中杂波图像与干净图像一一对应，真值获取方式简单，并且相较于传统方法有更好的泛化性能。
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公开(公告)号：CN113299317B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110527812.1
申请日：2021-05-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MFCC特征提取的交叉路口碰撞音频预警测评方法，该方法需要在被测对象上安装组合导航以及麦克风传感器采集测评所需基础参数数据。对麦克风采集到的音频，采用双门限法提取有效语音段，对每一段语音提取其MFCC特征，并采用DTW算法将提取到的特征与标准特征比较，得到预警信号片段及其发出时刻。对组合导航采集到的位置、速度信息，采用插值方法进行数据处理，并结合语音识别的结果进行测评指标分析。本发明与交叉口防碰撞预警应用的实现原理和技术无关，从第三方的角度开展测评，具有测评项目全面，测评指标准确可靠的特点。
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公开(公告)号：CN113299317A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110527812.1
申请日：2021-05-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MFCC特征提取的交叉路口碰撞音频预警测评方法，该方法需要在被测对象上安装组合导航以及麦克风传感器采集测评所需基础参数数据。对麦克风采集到的音频，采用双门限法提取有效语音段，对每一段语音提取其MFCC特征，并采用DTW算法将提取到的特征与标准特征比较，得到预警信号片段及其发出时刻。对组合导航采集到的位置、速度信息，采用插值方法进行数据处理，并结合语音识别的结果进行测评指标分析。本发明与交叉口防碰撞预警应用的实现原理和技术无关，从第三方的角度开展测评，具有测评项目全面，测评指标准确可靠的特点。
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