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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提出了基于多尺度有监督生成对抗网络的探地雷达数据反演方法，改进基于pix2pixGan的深度学习框架，加入多尺度卷积模块和EMA注意力模块，以便更加准确的捕获B‑scan图像中多个双曲波形以及杂波特征；结合数据集中地下介电常数分布图像存在背景像素和反演目标像素数量不平衡的特点改进原有的L1误差损失函数为焦点加权均方误差函数，同时加入SSIM损失函数。使用gprMax+paraview仿真软件生成模拟GPRB‑scan波形图像和对应地下介电常数分布图像，以建立用于训练的B‑scan—介电常数分布配对数据集；训练pix2pixGan，将训练后的U‑net生成器对B‑scan图像进行反演转换得到地下介电常数分布图，最终实现GPR数据反演。
主权项：1.基于多尺度有监督生成对抗网络的探地雷达数据反演方法，其特征在于：具体步骤如下：S1，构建B-scan—介电常数分布配对数据集：使用基于GPU的开源软件gprMax，生成不同地下土壤环境不同地下埋藏物的B-scan雷达图像数据，并借助paraview将对应地下介电常数分布情况可视化，获取对应的介电常数分布图像；调整图像大小和分辨率，确保数据集的一致性和有效性，对处理后的B-scan和介电常数分布图像进行纵向配对拼接，建立用于模型训练的B-scan—介电常数分布配对数据集，数据集中的图像对按照一定的比例划分为训练集、验证集和测试集；S2，改进pix2pixGan并训练；使用改进的多尺度pix2pixGan，对训练集进行训练，得到生成器数据反演模型；S3，数据反演转换：将B-scan图像输入到pix2pixGan中的生成器模块中，得到最终的反演转换结果，实现GPR的数据反演。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于多尺度有监督生成对抗网络的探地雷达数据反演方法
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