[发明专利]一种基于探地雷达的深度学习路面离析识别方法在审
| 申请号： | 202310689497.1 | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116660852A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 马永建;宋现敏;李志慧;李海涛;曹倩;张云翔;陶鹏飞 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G01S13/88;G06F18/24;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;E01C23/01 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 130023 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 一种基于探地雷达的深度学习路面离析识别方法，它属于智能交通领域。本发明解决了现有基于深度学习网络的路面离析识别方法的识别效果差的问题。本发明方法为：1、获取已知离析情况的路面的探地雷达波形数据，再计算雷达波振幅、雷达波相位和相位梯度；2、计算获取的探地雷达波形数据的离析区域注意力分数；3、将获得的雷达波振幅、雷达波相位和相位梯度进行拼接后作为构建的深度学习网络的输入，并融合离析区域注意力分数对构建的深度学习网络进行训练；4、获取待检测路面的探地雷达波形数据的雷达波振幅、雷达波相位、相位梯度以及离析区域注意力分数；再输入训练好的深度学习网络得到离析识别结果。本发明可以应用于智能交通领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 雷达 深度 学习 路面 离析 识别 方法 | ||
【主权项】：
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