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公开(公告)号：CN115130382B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202210769651.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G01S13/88 , G06F111/10 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种探地雷达电场预测方法、模型、装置及模型训练方法，涉及电磁学领域。探地雷达电场预测方法，包括：获取预设的表征目标介质的电学性质的参数组；对所述参数组进行特征编码处理，得到第一矩阵；对所述第一矩阵中的参数进行缩放处理，得到第二矩阵；对所述第二矩阵中的参数进行线性映射处理，得到预设维度的第三矩阵；对所述第三矩阵中的参数进行全局平均池化处理，得到预测探地雷达电场向量。本方案获取预测探地雷达电场向量无需进行多次运行迭代，相较于现有的获取预测探地雷达电场向量的方案，本方案获取预测探地雷达电场向量的耗时更少，进而可以提高后续基于预测探地雷达电场向量量化仿真结果中的不确定性的效率。
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公开(公告)号：CN118732060A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410745807.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 新疆慧尔智联技术有限公司 , 新疆农业大学
IPC: G01V3/38 , G01S13/88 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于语义分割的探地雷达反演方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取探地雷达散射体正演的初始仿真图像数据，对初始仿真图像数据进行预处理得到优化仿真图像数据；构建基于语义分割的探地雷达散射体反演模型；将优化仿真图像数据输入基于语义分割的探地雷达散射体反演模型得到预测散射体介电常数与预测散射体掩膜；获取真实散射体介电常数与真实散射体掩膜，通过预设损失函数与预设评价指标计算预测散射体介电常数与真实散射体介电常数间的差异及预测散射体掩膜与真实散射体掩膜间的差异，训练基于语义分割的探地雷达散射体反演模型。本申请通过构建基于语义分割的探地雷达散射体反演模型，提高了对地下埋藏散射体的解释精度及效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116879963A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310882081.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明公开了一种探地雷达正演物理等效方法、装置、设备及存储介质。方法包括：对PML层所在的边界域进行仿真，将PML层的计算式退化为计算域的计算式；对PML层与计算域的计算式进行向量化得到向量计算式，通过控制向量计算式中的变量参数值实现PML层到计算域的退化；将向量计算式重构为RNN模型，将点源、初始场、电性参数输入RNN模型，得到指定时序的场分量；对RNN模型的输入参数与场分量的维度进行扩展，将扩展后的三维场分量与参数张量输入RNN模型，构建多个探地雷达物理模型对探地雷达进行仿真，得到仿真B‑Scan图像。本申请大幅提升了仿真效率，保证了仿真结果的精度，提高了计算设备的利用率。
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公开(公告)号：CN118731938A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410751616.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 新疆慧尔智联技术有限公司 , 新疆农业大学
IPC: G01S13/88 , G01S13/89 , G01N22/00 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于序列‑序列的探地雷达介质反演方法及系统，该方法包括：构建目标土壤区域和探地雷达，利用探地雷达采集土壤数据集；将土壤数据集进行拆解和时深转换，得到时深信息；对时深信息进行零偏移除和归一化处理，得到多个归一化数据；将每个归一化数据与对应的介电常数组成一个数据对，得到多个数据对；构建改进FANet网络模型，利用数据对对改进FANet网络模型进行训练，得到FANet反演模型；利用FANet反演模型对实测数据集进行反演，得到实测介电常数。本发明对模拟土壤数据集进行时深转换，充分考虑了土壤的电性参数空间分布，利用时深转换后的数据进行模型训练，提高了模型介质反演的准确性和适应性。
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公开(公告)号：CN116893412A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310853372.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G01S13/88 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本申请实施例提供了一种探地雷达反演方法、装置、电子设备及存储介质，属于机器学习技术领域。其中方法包括：构建二维探地雷达模型，基于二维探地雷达模型获取训练数据集；构建初始反演模型，其中，初始反演模型包括编码器、特征提取器和解码器；特征提取器包括多个多尺度自适应特征提取模块，每个多尺度自适应特征提取模块包括第一下采样网络块、第二下采样网络块、上采样网络块和GCS注意力块；从训练数据集中采样多个样本组，基于各样本组对初始反演模型进行多轮训练，得到优化反演模型；将多个测试样本输入优化反演模型，得到目标预测结果。本申请具有高效的特征提取能力、快速的模型收敛速度、提高的模型精度等优点。
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公开(公告)号：CN115130382A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210769651.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本申请提供一种探地雷达电场预测方法、模型、装置及模型训练方法，涉及电磁学领域。探地雷达电场预测方法，包括：获取预设的表征目标介质的电学性质的参数组；对所述参数组进行特征编码处理，得到第一矩阵；对所述第一矩阵中的参数进行缩放处理，得到第二矩阵；对所述第二矩阵中的参数进行线性映射处理，得到预设维度的第三矩阵；对所述第三矩阵中的参数进行全局平均池化处理，得到预测探地雷达电场向量。本方案获取预测探地雷达电场向量无需进行多次运行迭代，相较于现有的获取预测探地雷达电场向量的方案，本方案获取预测探地雷达电场向量的耗时更少，进而可以提高后续基于预测探地雷达电场向量量化仿真结果中的不确定性的效率。
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公开(公告)号：CN119395690A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411508710.5
申请日：2024-10-28
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本申请提供了一种树木根系及土壤介电常数探地雷达反演方法，属于电磁逆散射成像和地球物理勘探领域。其中方法包括：获取电性参数分布图像；获取探地雷达仿真回波图像；根据预处理后的探地雷达仿真回波图像和介质边缘提取辅助任务训练标签构建介质边缘提取辅助任务，根据预处理后的探地雷达仿真回波图像和介电常数反演主任务训练标签构建介电常数反演主任务；将介电常数反演主任务和介质边缘提取辅助任务进行联合训练，构建树木根系和分层非均匀土壤介电常数反演模型。通过辅助任务识别电性参数分布图像的边界，增加了模型对探地雷达仿真回波图像中非均匀结构细节的关注度，提高了模型输出地下根系及土壤介电常数的能力。
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