基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法
公开
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。
基本信息
专利标题 ：
基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581677A
申请号 ：
CN202210215384.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周东国汪滨波
申请人 ：
无锡科若斯科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省无锡市惠山区惠山大道88号明都大厦1-2205
代理机构 ：
北京汇泽知识产权代理有限公司
代理人 ：
吴静
优先权 ：
CN202210215384.3
主分类号 ：
G06V10/44
IPC分类号 ：
G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G01S13/89 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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