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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尺度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：CN114581712B 。

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：202210215287.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于尺度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。

本基于尺度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：一种基于尺度知识和深度学习的地下线缆雷达图像检测方法，包括：S100：确定雷达图像中地下线缆的尺度大小；S200：根据尺度大小计算高斯核模板；S300：将高斯核模板嵌入卷积神经网络框架，用计算得到的模板参数值为卷积神经网中第一个大于1×1的卷积核赋值；S400：锁定第一卷积层的参数，保持该层的参数不变；S500：利用训练数据调整网络模型中的其他参数，直到获得损失函数最小时的最低解；S600：将测试数据集代入训练得到的模型中，验证模型的性能，重复步骤S500‑S600，直到达到预设训练结束条件；S700：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。

本发明授权基于尺度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：1.一种基于尺度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：确定雷达图像中地下线缆的尺度大小； S200：根据尺度大小计算高斯核模板，所述高斯核模板大小为3*3；S200中，根据尺度大小计算高斯核模板的方法为： S201.以模板中心为坐标原点，水平向右为x轴正方向，竖直向上为y轴正方向，得出模板中各位置的坐标x,y； S202.设雷达图像中地下线缆的尺度为，将各位置坐标x,y代入下式： ； S203.求出所有位置坐标值的和： ； S204.将作为模板中位于处的值； S300：将高斯核模板嵌入卷积神经网络框架，用计算得到的模板参数值为卷积神经网络中第一个大于的卷积核赋值；S300中，卷积神经网络框架采用18层的Resnet网络；用计算得到的模板参数值替换18层的Resnet网络中第一卷积层参数；S300的具体方法为： S301.训练Resnet18模型，只代入一组数据，不运行迭代寻优的过程，保存输出的模型参数，得到模型的数据格式； S302.找到Resnet18模型中第一个大小为3*3，通道数为64的卷积模板的参数存放位置，将其对应数值用高斯核模板的计算值替换； S303.锁定第一卷积层的参数，在后续的学习过程中保持不变； S304.迭代寻优，确定网络中的其他模型参数； S400：锁定第一卷积层的参数，保持该层的参数不变； S500：利用训练数据调整网络模型中的其他参数，直到获得损失函数最小时的最低解； S600：将测试数据集代入训练得到的模型中，验证模型的性能，重复步骤S500-S600，直到达到预设训练结束条件； S700：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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