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[发明专利]一种GPR B-Scan图像中的多目标检测方法及装置-CN202211354900.7有效
发明人：雷文太;辛常乐;王睿卿;庞泽邦;隋浩;毛凌青;张硕;王义为;罗诗光 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种GPRB‑Scan图像中的多目标检测方法及装置，所述方法包括：获得GPRB‑Scan图像数据，对所述图像数据中的目标数据用矩形框进行框定作为真实边界框；对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括对所述图像数据整体进行缩放、填充以形成目标尺寸的图像数据；对所述真实边界框进行聚类，并基于聚类结果计算得到多个对应所述图像数据的矩形的边界框；将所述边界框作为用于对所述图像数据进行目标检测的目标网络的锚框，使所述目标网络能够基于所述锚框及提取的图像特征生成候选框，所述候选框框选有所述图像数据中的目标数据。
一种 gpr scan 图像中的多目标检测方法装置

[发明专利]分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法、装置及系统-CN202310208455.1在审
发明人：雷文太;庞泽邦;王睿卿;隋浩;辛常乐;毛凌青;张硕;王义为;罗诗光;檀鑫;郑智钦;马亚楼 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法、装置及系统，该方法包括：构建用于使图像具有边缘保持能力的高阶几何全弯曲滤波模型；基于全弯曲滤波模型的目标函数，结合乘法策略将其一阶导数和二阶导数结合；基于梯度下降法处理全弯曲滤波模型得到欧拉‑拉格朗日类型的高阶各向异性非线性方程；基于高阶各向异性非线性方程，采用有限差分法进行求解，得到全弯曲滤波模型的解；确定图像中的目标像素；在基于全弯曲滤波模型处理图像时，结合多个滤波窗口并行处理多个目标像素，并分别选取最大差分值作为各目标像素在图像中位置处的梯度。本发明的分段线性图像边缘保持的全弯曲滤波方法能够在光滑图像的同时显著提高边缘保持能力。
分段线性图像边缘保持弯曲滤波方法装置系统

[发明专利]一种探地雷达后向投影成像方法及系统-CN202210902645.9有效
发明人：雷文太;隋浩;毛凌青;辛常乐;王睿卿;罗诗光;张硕;王义为;宋千 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01S7/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。
一种雷达投影成像方法系统

[发明专利]一种探地雷达B-scan图像杂波抑制方法及系统-CN202210905240.0有效
发明人：雷文太;毛凌青;隋浩;辛常乐;王睿卿;罗诗光;张硕;王义为;宋千 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种探地雷达B‑scan图像杂波抑制方法及系统，该方法包括：获取地下目标区域的含杂波GPR B‑scan图像、无杂波GPR B‑scan图像和仅含杂波背景GPR B‑scan图像，构建训练数据集；构建解纠缠表示生成对抗网络；通过训练数据集对解纠缠表示生成对抗网络进行训练，并根据解纠缠表示生成对抗网络中训练好的目标特征编码器和杂波抑制生成器构建杂波抑制网络；通过杂波抑制网络对实测GPR B‑scan图像进行杂波抑制，获得杂波抑制GPR B‑scan图像。本发明通过不匹配的图像数据对解纠缠表示生成对抗网络进行无监督学习，可以有效抑制实测GPR B‑scan图像的不均匀杂波。
一种雷达 scan 图像抑制方法系统

[发明专利]探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质-CN202210992032.9有效
发明人：雷文太;王义为;隋浩;毛凌青;辛常乐;张硕;罗诗光;王睿卿 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种探地雷达自聚焦并行掩膜后向投影成像方法、设备及介质，其中方法包括：获得B‑scan回波数据；对B‑scan回波数据归一化成像，进行二值化处理与形态学滤波，得到预掩膜矩阵；设定背景介质相对介电常数估计区间，令估计区间中值为背景介质相对介电常数估计值；根据该估计值和预掩膜矩阵，并行计算获得并行掩膜后向投影成像结果；根据二分法和并行掩膜后向投影成像结果更新估计区间，迭代运算，直至估计区间满足设定条件，获得背景介质最终估计值与自聚焦并行掩膜后向投影成像结果。本发明能够提高成像质量，缩短计算时间，在未知背景介质相对介电常数条件下实现背景介质相对介电常数估计与自聚焦并行掩膜后向投影成像。
雷达自聚焦并行掩膜后投影成像方法设备介质

[发明专利]基于深度学习的探地雷达B-scan图像特征增强方法及系统-CN202111616020.8有效
发明人：雷文太;毛凌青;隋浩;辛常乐;罗诗光;张硕;王义为;李若楠;王睿卿;罗佳斌;徐龙;宋千;任强;王春和;彭正辉;王君超;王成浩;李少龙;刘闯;张其道;张友源;冯温雅;程丹丹;程星 -专利权人：中南大学;中国电波传播研究所（中国电子科技集团公司第二十二研究所）
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法及系统，该方法包括：通过探地雷达对地下探测区域进行B扫描，获取GPR B‑scan图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集；对无噪高分辨率GPR标签数据集进行行与列等间隔下采样，得到无噪低分辨率GPR标签数据集，再加入高斯白噪声，得到有噪低分辨率GPR图像数据集；利用GPR图像数据集和对应的标签数据集训练构建的双重生成对抗网络；将实测的含噪低分辨率GPR B‑scan图像输入至训练好的网络，得到清晰的高分辨率GPR B‑scan图像。本发明有效解决了GPR B‑scan图像中因噪声和分辨率低所造成的图像中目标特征模糊的问题，能够有效抑制有噪低分辨率GPR B‑scan图像中的噪声，并提高GPR B‑scan图像中目标的分辨率，实现GPR B‑scan图像特征增强。
基于深度学习雷达 scan 图像特征增强方法系统

[发明专利]一种碳钢表面无渗剂的渗铝方法-CN202010786487.6在审
发明人：师超;辛常乐;高鹏军;刘志鑫;俞睽;吕弘瑞;徐子豪 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： C23C14/16 文献下载
摘要：目前，渗铝工艺包括热浸渗铝、化学气相渗铝、粉末渗铝等，其中最常用的粉末渗铝过程中表面渗剂易发生粘结现象，催渗剂氯化铵对皮肤和粘膜具有刺激性，分解出氨气对渗铝过程造成毒化作用，本发明涉及一种碳钢表面无渗剂的渗铝技术，所述技术包括：(1)将碳钢表面进行除锈、除油、干燥；(2)将碳钢置于离子溅射真空室中，调控真空室压强及温度在一定范围内；(3)真空室中的碳钢在一定电压及电流下制备渗铝涂层。渗层结构明显，耐蚀性能优异，且该碳钢表面无渗剂渗铝技术无毒、无污染、低能耗、易操作，对提高渗铝钢铁耐腐蚀耐高温性能具有一定的促进作用。
一种表面无渗剂方法

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