公开(公告)号：CN113468804B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202110646373.6

申请日：2021-06-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 马春光 ,  杨坤 ,  周静晗 ,  聂凯 ,  季玉斌 ,  孙浩然 ,  罗勇

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，属于基于深度神经网络的识别技术领域。本发明针对现有技术中对城市地下管道现识别处理的不足，本发明提供了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，本发明采用一种高效的回波信号数据处理方法，将传统基于深度学习地下目标识别方法中的图像样本转移到频率域和衰减域样本中去，进而基于所设置深度卷积神经网络模型实现管道目标的高效、高准确度识别。

公开(公告)号：CN113468804A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110646373.6

申请日：2021-06-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 马春光 ,  杨坤 ,  周静晗 ,  聂凯 ,  季玉斌 ,  孙浩然 ,  罗勇

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/14

Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，属于基于深度神经网络的识别技术领域。本发明针对现有技术中对城市地下管道现识别处理的不足，本发明提供了一种基于矩阵束与深度神经网络的地下管道识别方法，本发明采用一种高效的回波信号数据处理方法，将传统基于深度学习地下目标识别方法中的图像样本转移到频率域和衰减域样本中去，进而基于所设置深度卷积神经网络模型实现管道目标的高效、高准确度识别。