公开(公告)号：CN119723279A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411622928.3

申请日：2024-11-14

Applicant: 中南大学

Inventor： 侯斐斐 ,  孙铖浩 ,  崔广炎 ,  王艳辉 ,  张泰

IPC: G06V10/82 ,  G01S13/88 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于双输入与图像可分离卷积的U‑Net网络构建方法，基于图像可分离卷积改进的双输入Unet（DIWSUnet）来实现用探地雷达（Ground‑penetating radar,GPR）数据成像，反演得到地下实物物体。首先基于探地雷达得到的GPR数据生成B‑Scan扫描图像，再用GPR数据进行频率波数偏移（Frequency‑Wavenumber Shift,FK）处理，实现B‑Scan扫描图像加FK偏移图像双输入反演得到最后的实物图像；采用双彩色输入（6通道）和彩色输出（3通道）以区分不同实物，反演实物物体地下位置的同时判断物体的类别；基于深度可分离卷积模型得到启发，改进原有输入模块为图像可分离卷积模块IWS(Image Wise Seperable Convolution)模块，仅用少量参数增加使得性能得到大幅度提升。