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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;大连中睿科技发展有限公司申请的专利一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动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：CN115311531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210881472.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法是由白旭;刘金龙;郭士増;魏守明;温志涛;杨彧;李洪锐;崔海涛设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法。所述方法包括对已获取的探地雷达地下空洞目标的回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行增益，突出空洞目标像素位置特征；利用增益后的图像进行降噪处理，抑制杂波影响；对处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注；将获得的数据制成图像检测数据集；用获得的检测数据集训练RefineDet网络模型，得到网络权重参数；利用训练后的网络模型对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测。本发明解决现有方法难以检测地下空洞目标的问题。

本发明授权一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法，其特征在于，所述方法具体包括： 步骤1：对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像； 步骤2：对步骤1生成的探地雷达回波图像进行增益，对背景进行抑制，提取淹没在图像中的空洞特征； 步骤3：对步骤2中已增益处理后的图像数据进行降噪，抑制杂波的影响； 步骤4：对步骤3中处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注； 步骤5：将步骤4得到的图像数据制成PASCALVOC数据集格式的检测网络数据集； 步骤6：将步骤5中得到的数据集中的训练集输入RefineDet网络中，对其进行训练，得到权重模型； 步骤7：将步骤5得到的数据集中的测试集输入得到的权重模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测； 使用节点式均值线性增益方法，从冗余的背景信息中提取空洞目标特征，节点式均值线性增益能在背景中凸显空洞的曲线特征，更清晰的得到空洞目标的位置和形状特征； 所述节点式均值线性增益方法具体为： 首先将图片按纵向平均分割为7个部分，然后将每一部分的起始行，以及图像的最终行分别对应一个节点，即共8个节点； 然后取每个部分每行像素最大值的均值，作为对应的节点的增益大小，通过线性插值得到预增益曲线，并使用最大值对该预增益曲线进行校准，得到增益曲线，图像的每一行对应该增益曲线上的一个点，该点大小即为该行增益大小，按照该增益曲线对图像进行增益。

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