一种地下目标分割方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种地下目标分割方法及系统，能够有效检测复杂地下环境下的各类目标。本发明专利技术地下目标分割方法将B‑Scan图像处理的图像流和B‑Scan原始数据处理的原始数据流通过多模态融合模块获得更加丰富的目标特征；同时，将B‑Scan图像作为辅助流与B‑Scan原始数据进行融合，指导原始数据流优化特征；紧接着利用多尺度融合和多层次融合，进一步加强了B‑Scan图像和B‑Scan原始数据的特征利用。本发明专利技术的方法中结合了两种模式的多流注意机制，能够有效地提取和融合原始数据和预处理图像信息。在多幅真实图像上的实验结果表明，本发明专利技术的分割方法比其他流行的分割方法具有更好的分割性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及探地雷达地下目标检测识别技术，尤其涉及一种地下目标分割方法及系统。

技术介绍

1、机场跑道的地下状况对跑道的健康有重要影响。对地下物体和缺陷(如管道、钢网、脱空等)的准确感知是机场日常维护中的一项重要工作。使用探地雷达(gpr)是一种有效的方法，更重要的是，它不需要损坏跑道表面。探地雷达主动向地下发射电磁信号，通过对反射信号的分析和处理，可以无损地感知地下状况。

2、基于预处理b扫描图像的gpr地下目标检测方法，预处理一般包括去噪、背景去除、增益调整等，然后在预处理图像上检测目标。随着深度学习的发展，深度卷积网络在计算机视觉领域取得了巨大的成功，并逐渐应用于预处理的b-scan图像处理。预处理后的b扫描图像，特别是增益调整后的图像，可以更好地表示目标的形状和纹理，但深度方向的相对强度信息被破坏。单独使用预处理后的b扫描图像无法满足复杂地下目标的检测需求。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提出一种具有更好分割性能的地下目标分割方法，旨在解决现有技术中存在的上述问题，。

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【技术保护点】

1.一种地下目标分割方法，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.如权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，

10.一种地下目标分割系统，其特征在于，所述系统包括用于执行权利要求1-9任一项所述方法的模块。<...

【技术特征摘要】

1.一种地下目标分割方法，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，

6.如权利要求2-5任一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海丰，王怀超，赵碧帆，桂仲成，
申请(专利权)人：成都圭目机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：