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龙图腾网获悉广东省水利水电科学研究院申请的专利一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法及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：CN119439152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411517494.0，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法及系统是由谭彩;黄本胜;刘达;袁明道;秦雁;张旭辉;吉红香;史永胜;黄文康设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法及系统，方法包括：获取目标区域的三维探地雷达数据并进行数据预处理，得到预处理后的三维探地雷达数据；对预处理后的三维探地雷达数据进行特征提取处理与加密处理，得到多通道雷达数据体；基于U形网络结构，构建蚁巢成像三维深度学习网络模型；基于蚁巢成像三维深度学习网络模型对多通道雷达数据体进行数据成像处理，得到基于三维探地雷达的蚁巢成像结果。本申请实施例能够更精确地捕捉蚁巢和堤坝结构在三维探地雷达图像上的复杂特征，进而提升蚁巢成像的准确度。本申请可以广泛应用于白蚁巢穴探测技术领域。

本发明授权一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于探地雷达的堤坝白蚁巢穴三维成像方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取目标区域的三维探地雷达数据并进行数据预处理，得到预处理后的三维探地雷达数据； 对所述预处理后的三维探地雷达数据进行特征提取处理与加密处理，得到多通道雷达数据体； 基于U形网络结构，构建蚁巢成像三维深度学习网络模型； 基于所述蚁巢成像三维深度学习网络模型对所述多通道雷达数据体进行数据成像处理，得到三维探地雷达蚁巢成像结果； 其中，所述对所述预处理后的三维探地雷达数据进行特征提取处理与加密处理，得到多通道雷达数据体，包括： 对所述预处理后的三维探地雷达数据进行希尔伯特变换解析处理，获取雷达瞬时频率； 通过k均值聚类方法对所述预处理后的三维探地雷达数据进行聚类处理，得到雷达聚类数据； 对所述预处理后的三维探地雷达数据进行偏移处理，得到雷达偏移数据； 结合所述预处理后的三维探地雷达数据、所述雷达瞬时频率、所述雷达聚类数据与所述雷达偏移数据并进行插值加密，得到所述多通道雷达数据体； 所述基于所述蚁巢成像三维深度学习网络模型对所述多通道雷达数据体进行数据成像处理，得到三维探地雷达蚁巢成像结果，包括： 将所述多通道雷达数据体输入至所述蚁巢成像三维深度学习网络模型； 基于所述蚁巢成像三维深度学习网络模型的三维卷积模块，对所述多通道雷达数据体进行自动化特征提取处理，得到多通道雷达特征数据； 基于所述蚁巢成像三维深度学习网络模型的深度神经网络结构，对所述多通道雷达特征数据进行数据成像处理，得到所述三维探地雷达蚁巢成像结果； 所述基于所述蚁巢成像三维深度学习网络模型的深度神经网络结构，对所述多通道雷达特征数据进行数据成像处理，得到所述三维探地雷达蚁巢成像结果，包括： 将所述多通道雷达特征数据输入至所述蚁巢成像三维深度学习网络模型的深度神经网络结构； 基于所述深度神经网络结构的数据输入模块获取所述多通道雷达特征数据；网络的输入是经过插值加密的原始雷达数据体、瞬时频率体、聚类数据体和偏移数据体，多个数据体组成一个多通道雷达数据体； 基于所述深度神经网络结构的编码器，对所述多通道雷达特征数据进行特征空间分辨率减少处理，得到减小后的多通道雷达特征数据； 基于所述深度神经网络结构的解码器，对所述减小后的多通道雷达特征数据进行空间分辨率恢复处理，得到恢复后的多通道雷达特征数据； 基于所述深度神经网络结构的跳跃连接，对所述减小后的多通道雷达特征数据与所述恢复后的多通道雷达特征数据进行融合与下采样处理，得到融合后的多通道雷达特征数据； 基于所述深度神经网络结构的卷积输出模块，对所述融合后的多通道雷达特征数据进行二分类，得到所述三维探地雷达蚁巢成像结果。

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