本文旨在研究探地雷达B-scan数据检测的深度学习方法,以期为姚河塬遗址的考古研究提供新的技术手段。 二、探地雷达B-scan数据概述 探地雷达是一种利用高频电磁波探测地下物体的技术。B-scan是探地雷达的一种扫描方式,它可以获取地下不同深度的反射信号,形成二维图像。姚河塬遗址的B-scan数据包含了丰富的地下信息,...
A-scan，就是单道波形图，一般的点测就可以实现；B-scan，就是二维剖面图，最常用的，单个天线按时间...
为此,本研究将探讨利用深度学习方法对姚河塬遗址探地雷达B-scan数据进行处理与分析,以期提高遗址勘探的准确性和效率。 二、研究背景及意义 在考古学研究中,探地雷达是一种常用的地下探测技术。其B-scan数据能提供地下结构的二维图像,对于考古研究人员来说具有重要的参考价值。然而,B-scan数据的解析工作量大且复杂,...
首先,我们需要使用探地雷达设备对姚河塬遗址进行B-scan数据采集。采集的数据需要经过预处理,包括去除噪声、数据归一化等步骤,以便于后续的深度学习模型训练。在预处理过程中,我们采用了数据增强技术,通过旋转、翻转等操作增加数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力。 五、深度学习模型构建与训练 本研究采用了卷积神经网...
利用Haar特征描述双曲线的共有属性;建立了一种称为积分图像的特征,并且基于积分图像,可以快速获取几种不同的矩形特征;利用Adaboost 算法进行训练;为GPR B-scan目标检测模型建立层级分类器。得到分类结果后,采用Canny法进行边缘检测,接着利用Hough变换检测间断点边界形状(即目标双曲线)。
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...
针对姚河塬遗址探地雷达B-scan数据的特性,本文提出了基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法。首先,我们构建了适合处理一维数据的CNN模型,通过卷积层、池化层等结构提取B-scan数据中的特征信息。其次,我们采用有监督的学习方式,利用已知的地下目标物信息对模型进行训练。在训练过程中,我们采用了损失函数优化算法和梯度下降...
探地雷达B-scan图像的多次波干扰抑制方法及装置.pdf,本发明提供了一种探地雷达B‑scan图像的多次波干扰抑制方法及装置,方法包括:根据探地雷达针对感兴趣目标不同探测场景进行探测,获取多组B‑scan图像;对多组B‑scan图像进行预处理,生成训练数据集,构建编码器
2/2页 2 [接上页] CN114331890B 1.一种基于深度学习的探地雷达B‑scan图像特征增强方法,其特征在于,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;获取多张所述GPR B‑scan图像,并将所述GPR B‑scan图像作为无噪高分辨率GPR标签图像构建无噪高分辨率GPR标签数据集;对所述无噪高...
硕士学位论文基于探地雷达B-scan图像双曲线特征的目标检测与定位研究RESEARCHONTARGETDETECTIONANDLOCATIONBASEDONHYPERBOLIC-SHAPEDSIGNATURESINGPRB-SCANIMAGE薛丽君哈尔滨工业大学01年年6月月万方数据