无锡科若斯科技有限公司周东国获国家专利权
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龙图腾网获悉无锡科若斯科技有限公司申请的专利基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法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：CN114581677B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210215384.3，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法是由周东国;汪滨波设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法在说明书摘要公布了：基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，包括：提取B‑scan雷达图像的边缘，制作边缘图像；计算边缘图像各边缘点的曲率，制作曲率图像；制作标签数据，将边缘图像、曲率图像和标签数据作为神经网络的输入输出数据对，将所有数据按一定的概率随机分为训练数据和测试数据；利用训练数据调整网络模型中的参数，直到获得损失函数最小意义上的最低解；将测试数据集代入训练得到的模型中，验证训练得到的模型的性能，反复上述步骤，直到训练次数达到给定的次数或者误差精度达到给定的精度；确定测试数据集上检测精度最高的模型参数为最终结果。本发明使神经网络重点关注图像中的边缘信号，减小需要求取的参数量，降低对训练数据量的需求。
本发明授权基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曲线知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，其特征在于，包括： S100.提取B-scan雷达图像的边缘，制作边缘图像； S200.计算边缘图像各边缘点的曲率，制作曲率图像； S300.制作标签数据，将边缘图像、曲率图像和标签数据作为神经网络的输入输出数据对，将所有数据按一定的概率随机分为训练数据和测试数据； S400.利用训练数据调整网络模型中的参数，直到获得损失函数最小意义上的最低解； S500.将测试数据集代入训练得到的模型中，验证训练得到的模型的性能，反复步骤S400到S500，直到达到一定条件停止训练; S600.确定测试数据集上检测精度最高的模型参数为最终结果。
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