发明专利已授权

基于探地雷达和深度学习的道路坍塌隐患智能识别方法

📄 申请号：CN202410758264.7 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2024-06-13

公开号

CN118334591B

公开日

2024-08-06

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_52

IPC 分类号

G06V20_52 , G06V20_70 , G06V10_40 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06V10_25 , G06V10_764 , G06V10_766 ,

技术画像

所属领域

探地雷达检测探地雷达检测深度学习图像识别

应用场景

道路安全监测, 城市道路养护, 地下病害检测, 交通基础设施管理, 防灾减灾

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摘要

本发明公开了一种基于探地雷达和深度学习的道路坍塌隐患智能识别方法，属于图像识别领域，步骤包括构造数据集；构造一改进的Faster R‑CNN网络，其特征提取网络包括ResNet‑50、双重融合特征金字塔和垂直方向逐通道一维卷积单元；用数据集训练改进的Faster R‑CNN网络至收敛，得到道路坍塌隐患智能识别模型，用于坍塌隐患区域探地雷达图像的预测。本发明综合利用了增强的特征表达能力、精确的ROI对齐和双重融合策略，该方法能够对探地雷达图像中的隐患区域进行高效且有效的识别，这意味着在目标检测任务中，该方法相比于传统的Faster R‑CNN算法能够更准确地找出目标，提高检测的可靠性和鲁棒性。

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

20240806

✅ 授权

20240730

?? 实质审查的生效：

20240712

📄 公开

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

当前第 / 件

基于多噪声自监督学习的探地雷达图像去噪方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_52)

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