[发明专利]一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线识别方法在审
| 申请号： | 202210881029.X | 申请日： | 2022-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN115343703A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 白旭;温志涛;魏守明;郭士増;刘金龙;栗昱昊;张天祥;崔海涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;大连中睿科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G01S13/88 | 分类号： | G01S13/88;G01S7/41;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨奥博专利代理事务所(普通合伙) 23220 | 代理人： | 桑林艳 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于自训练的3D‑CNN探地雷达三维图像的管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达三维回波图像进行预处理；将探地雷达三维回波图像划分成训练集和验证集，对验证集中的全部数据以及训练集中的一部分数据进行人工标注；利用训练集对结合注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行自训练，得到训练好的权重模型；利用训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别。本发明解决了传统的神经网络依赖于大量、准确的标记样本的问题，仅用少量的标记样本和大量的无标记样本使得识别准确率有了较大的提高，同时也节省了人工标注样本的时间，提高了效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 cnn 雷达 三维 图像 管线 识别 方法 | ||
【主权项】：
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