[发明专利]一种基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法及系统在审

专利信息
申请号: 202310449226.9 申请日: 2023-04-24
公开(公告)号: CN116594066A 公开(公告)日: 2023-08-15
发明(设计)人: 孙文博;彭建;张文津;贾宝莹;张凡;张锋;蒋绮琛;张林;李得乐;马济鲁 申请(专利权)人: 中国建筑第八工程局有限公司
主分类号: G01V3/12 分类号: G01V3/12;G01V3/38;G01S13/88;G01S13/89;G01S13/06;G06V20/10;G06V10/22;G06V10/44;G06V10/36;G06V10/764
代理公司: 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 代理人: 刘常宝
地址: 200122 上海市浦东新区中国*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 雷达 管线 智能 识别 方法 系统
【权利要求书】:

1.基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,包括:

基于深度学习对探地雷达探测管线生成的GPR图像进行动识别和标记,识别出对应管线、空洞的双曲线雷达波,并针对识别出的双曲线雷达波进行分类标记;

对经过识别与标记的GPR图像进行管线参数提取;

基于提取的管线参数对同一管道坐标点位进行自动拼接;

基于构建的管线参数化建模,根据提取的管线埋深、管线长度信息生成管线BIM模型。

2.根据权利要求1所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,所述智能识别方法还包括对GPR图像进行滤波处理的步骤。

3.根据权利要求2所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,所述智能识别方法采用带通滤波与直达波滤波进行组合的方式来对GPR图像进行滤波处理。

4.根据权利要求1所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,所述智能识别方法进行管线参数提取时,将GPR图像中的像素坐标转换为深度坐标,以及将管线埋深信息提取出来。

5.根据权利要求1所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,所述智能识别方法进行管线参数提取时,还同步记录保存对应埋深点位的经纬度坐标。

6.根据权利要求1所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别方法,其特征在于,所述智能识别方法对同一管道坐标点位进行自动拼接时,基于提取的管线参数,将同一管线埋深、经纬度坐标连续的测点连接呈线,进行长距离直管道的自动拼接成图。

7.基于探地雷达的管线雷达波智能识别系统,其特征在于,包括探地雷达、控制设备以及识别服务器;

所述探地雷达在作业现场进行管线探测,形成线下管线对应的雷达波,并作为探测结果传输至控制设备;

所述控制设备用于形成控制指令,以控制探地雷达探底作业,同时接收探地雷达传回的探测结果数据进行处理形成相应的GPR图像,并实时传输至识别服务器,以及获取识别服务器传输的识别处理结果,同步进行显示;

所述识别服务器获取控制设备传输的GPR图像,并对获取到的GPR图像进行管线雷达波智能识别,基于识别结果生成管线BIM模型;并将将雷达波的识别结果、模型等信息实时传输至控制设备。

8.根据权利要求7所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别系统,其特征在于,所述控制设备还对对GPR图像进行滤波处理。

9.根据权利要求8所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别系统,其特征在于,所述控制设备采用带通滤波与直达波滤波进行组合的方式来对GPR图像进行滤波处理。

10.根据权利要求7所述的基于探地雷达的管线雷达波智能识别系统,其特征在于,所述识别服务器中运行有管线智能识别及标记模块、管线参数智能提取模块、管道坐标点位自动拼接模块以及管道建模模块;

所述管线智能识别及标记模块基于深度学习对探地雷达探测管线生成的GPR图像进行动识别和标记,识别出对应管线、空洞的双曲线雷达波,并针对识别出的双曲线雷达波进行分类标记;

所述管线参数智能提取模块与所述管线智能识别及标记模块进行数据交互,对经过识别与标记的GPR图像进行管线参数提取;

所述管道坐标点位自动拼接模块与所述管线参数智能提取模块进行数据交互,基于提取的管线参数对同一管道坐标点位进行自动拼接;

所述管道建模模块基于构建的管线参数化建模,根据提取的管线埋深、管线长度信息生成管线BIM模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国建筑第八工程局有限公司,未经中国建筑第八工程局有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310449226.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top