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龙图腾网获悉中南大学申请的专利探地雷达数据关键点检测与目标定位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：CN118736186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410710748.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权探地雷达数据关键点检测与目标定位方法是由侯斐斐;彭应昊;董健;樊欣宇;王艳辉设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本探地雷达数据关键点检测与目标定位方法在说明书摘要公布了：探地雷达数据关键点检测与目标定位方法，首先，在YOLOv8框架中引入全局注意力机制，通过减少信息损失和放大全局交互表示，提高深度神经网络的性能；其次，结合空间特征增强的子网和深度递归网络，引入多头自注意力机制，实现地下结构的高分辨率映射；最后，在损失函数中引入广义交并比损失和完全交并比损失，通过增加对包围框外部区域、目标检测框中心点距离和长宽比的考量，优化非重叠和重叠问题下的检测精度。本方法首先，基于YOLOv8‑GSI网络进行GPR目标检测，获得候选目标所在区域；然后，第一阶段的部分训练权重被共享并传递到第二阶段，后者在此基础上训练第二阶段YOLOv8‑GSI网络，从候选目标特征中获取精确的关键点检测，从而实现地下目标的自动化定位。

本发明授权探地雷达数据关键点检测与目标定位方法在权利要求书中公布了：1.探地雷达数据关键点检测与目标定位方法，包括以下步骤，其特征在于： S1:实验数据采集； 采集数据集包括实测数据和仿真数据，实测数据从民用桥梁设施使用探地雷达获得，仿真数据由GprMax三维建模生成，模拟各种介质的导电性和空间占有率； S2:数据预处理； 对仿真数据集进行直达波去除和2DKirchhoffMigration迁移，以减少干扰并提高地下结构的空间定位准确性； S3:YOLOv8-GSI网络构建； 在YOLOv8框架中集成全局注意力机制和多头自注意力机制，并引入GIoU损失和CIoU损失，以提升目标检测精度和关键点检测性能，全局注意力机制通过减少信息损失和放大全局交互表示，增强了深度神经网络的性能；多头自注意力机制通过多个注意力头并行处理输入特征，并结合空间特征增强子网，实现地下结构的高分辨率映射；GIoU损失和CIoU损失则通过增加对包围框外部区域、目标检测框中心点距离和长宽比的考量，优化非重叠和重叠问题下的检测精度； S4:目标识别； 对YOLOv8-GSI网络进行检测框训练，构建第一模型，通过这一阶段的精确目标识别，为后续的关键点检测提供了必要的基础； S5:关键点标注； 利用第一阶段模型，对原有数据集进行裁剪，得到仅包含单个目标的子图像，通过标注顶点与水平对称的两组纵向均匀分布的关键点，共5个关键点，获得关键点检测数据集，对单个目标轮廓实现准确的拟合，并确定目标的空间位置； S6:关键点检测； 对第一阶段裁剪得到的小图像进行关键点检测，首先，将第一模型的部分权重迁移至第二模型，以缩短第二阶段模型的训练时间；其次，基于关键点标注数据集，对第二模型进行训练；最后，利用经过训练的第二模型，对第一阶段输出的裁剪图像进行模型推理； S7:关键点映射； 将裁剪图像中识别出的关键点位置映射回原始GPR图像中，在这一过程中，关键点的位置需要从裁剪图像精确转移到原图像上，确保每个点的相对位置保持不变，对于每个目标，选择其关键点中间最高点进行突出标注，顶点坐标确定地下目标的空间位置，为后续的数据分析和应用提供了重要的视觉参考。

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