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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115761736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211518467.6，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统是由杨旭;刘文博;管进超;李毅;张建奇;樊康;汪海年;丁玲设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统，针对性地选择不同的深度学习网络对B‑scan和C‑scan图像分别进行检测与分割，充分融合两者反应的不同病害信息，基于提出的病害筛选规则进行信息匹配可以从所有病害中排除管道及裂缝，提高空洞的自动检测精度。同时，相比于现存的技术，本方法在实现过程中可以输出空洞病害的三维信息，为道路养护维修工作提供指导，更加方便道路维养人员从全局角度对病害进行分析与养护规划。旨在结合B‑scan探地雷达图像和C‑scan探地雷达图像，排除与空洞雷达图像特征相同的其他异常情况，降低误检率，提高地下空洞的检测精度。此外，基于B‑scan探地雷达图像与C‑scan探地雷达图像，输出空洞病害的空间信息，为道路养护维修工作提供指导。

本发明授权基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于多维探地雷达图像的地下空洞智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取路面的多个多通道B-scan图像和C-scan图像；步骤2，从B-scan图像中选择具有病害特征的B-scan图像构成B-scan异常特征数据集，将B-scan异常特征数据集中的所有病害标注为空洞；从C-scan图像中选择具有病害特征的C-scan图像中构成C-scan异常特征数据集，将C-scan异常特征数据集中的所有病害标注为空洞；将B-scan异常特征数据集和C-scan异常特征数据集分为训练集、验证集和测试集；步骤3，基于B-scan异常特征数据集中的训练集，构建B-scan空洞目标识别模型，所述B-scan空洞目标识别模型为YOLOv5网络；基于C-scan异常特征数据集中的训练集，构建C-scan空洞分割模型，所述C-scan空洞分割模型为U-Net网络；步骤4，通过B-scan空洞目标识别模型检测B-scan异常特征数据集中的验证集，输出B病害信息，所述B病害信息包括B病害类型、B病害中心点桩号和B深度分布范围；通过所述C-scan空洞分割模型分割C-scan异常特征数据集中的验证集，输出C病害信息，所述C病害信息包括C病害类型、C病害区域重心桩号和C宽长比；步骤5，对B病害中心桩号和C病害区域重心桩号进行匹配，若匹配则判定存在病害，通过B深度分布范围和C宽长比确定病害为空洞，检测出空洞。

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