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龙图腾网获悉深圳安德空间技术有限公司申请的专利基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法及系统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：CN115223044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210801833.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法及系统是由黄钰琳;唐剑;董珏;党成冲;王俊设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法及系统，包括：步骤S1，获取并对原始回波信息进行预处理，获取一维A‑scan信号和C‑scan水平切片图，形成样本集；步骤S2，对一维A‑scan信号集和C‑scan图像集分别进行分类标注；步骤S3，将样本集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4，分别训练基于A‑scan信号的非图像域模型，及基于C‑scan水平切片图的图像域模型；步骤S5，读取三维探地雷达采集的回波信息，进行预处理，并进行非图像域模型的分类；步骤S6，根据检出的目标范围，生成对应的C‑scan水平切片图簇，并进行图像域模型的目标检测。本发明计算量小，且模型分类精度高。

本发明授权基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的端到端三维探地雷达目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取测线上含有地下隐患目标的原始回波信息，对原始回波信息进行预处理，并获取通道内多条一维A-scan信号和多组C-scan水平切片图，形成对应的样本集； 步骤S2，对一维A-scan信号集和C-scan图像集分别进行分类标注； 步骤S3，按照预设比例，将各个样本集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S4，分别训练基于A-scan信号的非图像域模型，以及基于C-scan水平切片图的图像域模型； 步骤S5，读取三维探地雷达采集的回波信息，对其进行预处理，输入到训练好的基于A-scan信号的深度学习网络模型，进行非图像域模型的分类； 步骤S6，根据检出的目标范围，生成对应的C-scan水平切片图簇，并输入到训练好的基于C-scan水平切片图的深度学习网络模型，进行图像域模型的目标检测，排除所述步骤S5非图像域模型中误识别的结果，并输出最后的分类结果； 所述步骤S4包括以下子步骤： 步骤S401，利用A-scan信号集训练非图像域模型，所述非图像域模型是由两层一维卷积神经网络和两层GRU神经网络组成的深度学习模型； 步骤S402，利用C-scan图像集训练图像域模型，所述图像域模型采用Yolov5模型，并在训练过程中利用测试集进一步优化所述图像域模型，实时更新好保存最优的图像域模型； 所述步骤S401中，所述两层一维卷积神经网络包括相同设置的第一个卷积层和第二个卷积层，第一个卷积层的网络输入大小为256×1，卷积滤波器的数量设置为128，激活函数采用ReLU函数，随后连接池大小为2的最大池层，并设置dropout层为0.2；在第一个卷积层和第二个卷积层之后，连接包含256个单元的第一个GRU层和32个单元的第二个GRU层，在每个GRU层之后，将dropout层设置为0.2，通过Flatten层将特征转换为一维特征向量之后，连接到包含128个单位的Dense层，并采用ReLU激活函数；最后一层是包含3个单元的Dense层，用于分别代表三个分类标签，并采用Softmax激活函数； 所述步骤S5包括以下子步骤： 步骤S501，利用三维探地雷达设备，进行区域全覆盖探测，获取真实的雷达数据； 步骤S502，对采集的回波信息进行预处理，所述预处理包括直达波切除处理、全局背景消除处理、反向能量衰减增益处理以及归一化处理，并获取16个通道内所有的A-scan信号； 步骤S503，将处理好的一维A-scan信号输入到基于信号的深度学习网络，进行非图像域模型的分类； 步骤S504，将16个通道中连续的分类结果为1的A-scan信号，判断其为地下隐患的潜在区域； 所述步骤S6包括以下子步骤： 步骤S601，对判定为地下隐患的潜在区域，提取深度方向上间隔为预设间距的水平切片图，形成C-scan水平切片组合图； 步骤S602，将所述C-scan水平切片组合图输入到训练好的图像域模型，进行图像域模型的目标检测，排除非图像域模型中的误识别结果； 步骤S603，结合图像域模型和非图像域模型的结果，输出最后的目标识别结果，目标识别结果中的输出类别所包括的目标对象为完好、管线、沙井和隐患。

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