发明专利已授权

三维探地雷达地下病害识别模型复杂环境自适应训练方法

📄 申请号：CN202510759586.8 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2025-06-09

公开号

CN120279543B

公开日

2025-08-19

申请人

成都理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_64

IPC 分类号

G06V20_64 , G06V10_764 , G06V10_26 , G06V10_44 , G06V10_82 , G06T7_13 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

三维探地雷达地球物理探测地下工程人工智能计算机视觉市政工程地雷探地雷达三维探地雷达

应用场景

城市道路地下空洞、脱空、疏松体等病害检测；市政管线周边隐患排查；隧道衬砌背后缺陷检测；机场跑道、铁路路基内部结构评估；考古勘探

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摘要

本发明公开了一种三维探地雷达地下病害识别模型复杂环境自适应训练方法，属于计算机模型技术领域，包括获取源域数据集Ds和目标域数据集Dt；构造三维编解码网络；用DS训练三维编解码网络得到基础模型；用Dt训练学生模型优化伪标签；基于混合权重构造混合域数据集训练学生模型，训练时用教师模型生成混合域数据集内样本的伪标签，以最小化联合损失更新学生模型，并用EMA方式更新教师模型。本发明用于在地下病害数据存在域差异训练更新，实现跨域地下病害检测的复杂环境需求。具有三维语义分割精度高、边界识别能力强、跨域环境自适应能力与泛化性能的突破性增强、及计算效率与资源消耗优化的特点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

基于探地雷达和深度学习的道路坍塌隐患智能识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_64)

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2025109489350 · 成都农业科技职业学院

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