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龍圖騰網獲悉蘇州興釗防務研究院有限公司申請的專利一種探地雷達的數據可視化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114782728B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210385145.2，技術領域涉及：G06V10/762；該發明授權一種探地雷達的數據可視化方法是由袁瑛;毛涵秋;馮玉堯設計研發完成，并于2022-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種探地雷達的數據可視化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種探地雷達的數據可視化方法，包括以下步驟：1建立地下介質模型，并進行探地雷達仿真獲取多個目標參數隨機的仿真數據，生成對應的B?scan圖像樣本集；2對B?scan圖像進行探地雷達目標檢測獲取目標信號的頂點坐標，并提取頂點附近切片，根據切片對應目標的材料和尺寸參數數據建立對應數據集，并分別對應預訓練神經網絡；3將新提取的切片輸入到預訓練后的神經網絡中，估計目標的材料和尺寸參數，并將對應參數信息打印在對應的頂點上，完成數據的可視化。與現有技術相比，本發明采用基于行連接聚類算法的探地雷達目標檢測方法，能夠更精確的檢測特別是在目標信號交匯的復雜情況下，并識別探地雷達目標并進行可視化展示。

本發明授權一種探地雷達的數據可視化方法在權利要求書中公布了：1.一種探地雷達的數據可視化方法，其特征在于，包括以下步驟： 1建立地下介質模型，并進行探地雷達仿真獲取多個目標參數隨機的仿真數據，生成對應的B-scan圖像樣本集； 2對B-scan圖像進行探地雷達目標檢測獲取目標信號的頂點坐標，并提取頂點附近切片，根據切片對應目標的材料和尺寸參數數據建立對應數據集，并分別對應預訓練神經網絡； 3將新提取的切片輸入到預訓練后的神經網絡中，估計目標的材料和尺寸參數，并將對應參數信息打印在對應的頂點上，完成數據的可視化； 采用基于行連接聚類算法的探地雷達目標檢測方法實現探地雷達目標檢測以獲取目標信號頂點坐標； 所述的基于行連接聚類算法的探地雷達目標檢測方法具體包括以下步驟： 21對B-scan圖像樣本集中的每張原始B-scan圖像進行預處理，包括零時刻校正、地雜波移除、幅度增強和自適應二值化處理，獲得對應的兩張二值化圖像； 22對每張二值化圖像進行目標提取，采用行連接聚類算法，將交匯的雙曲線目標信號分離開，并擬合分離后的雙曲線信號得到目標雙曲線頂點位置，完成目標檢測； 所述的步驟21中，根據雷達信號的頻率獲取零時間進行零時刻校正； 通過減去每行的平均值實現地雜波移除，則有： 其中，xt為一條信號在時間t處的幅值，xjt為第j條B-scan信號在時間t處的幅值，n為B-scan信號的條數，x1t為該B-scan信號在去地雜波后在時間t處的幅值； 考慮傳播過程中的能量衰減，采用線性時變增益進行幅度增強，則有： 其中，x2t為幅度增強后的信號在時間t處的幅值，tN為仿真總時長； 采用自適應閾值方法進行二值化處理，則有： 其中，threshold為閾值，mean{}為計算平均數的函數，Ie為邊緣像素的強度值，為邊緣像素強度的最大值，ρb為一個介于0到1之間的小數； 所述的步驟21中，對幅度增強后的B-scan圖像進行兩次二值化處理，用以最大限度地減少由于反射極性的變化而導致的信息損失，其中，第一次作用于原始幅度增強后的B-scan圖像，另一次作用于反轉后的幅度增強后的B-scan圖像； 所述的步驟22具體包括以下步驟： 221采用cv2.findContours函數來分離二值化圖像中的潛在塊，所述的潛在塊定義為二值化圖像中的相互沒有連接的亮塊； 222對每一個潛在塊中的行片段采用行連接聚類算法分離交匯雙曲線，所述的行片段定義為潛在塊一行中的每段連續點集，具體包括： 2221判斷潛在塊中的當前行片段是否滿足RCC條件，若是，則進行步驟2222，若否，則進行步驟2223； 2222將該行片段擴展連接到當前目標集群中； 2223將該行片段判定為新的殘肢簇，并將判斷目標轉移到下一個目標集群，返回步驟2221繼續判斷是否滿足RCC條件； 2224若該行片段與所有現有目標集群均沒有連接，則將其作為一個新目標集群； 223根據分離出的雙曲線進行擬合得到對應雙曲線的頂點位置坐標，完成目標檢測； 所述的RCC條件基于雙曲線的幾何特征提出，用于判斷一個行片段是否為其他雙曲線相交引起的新殘肢，具體為： 若行片段的最小列在其所連接的殘肢簇的左側，或該行片段的最大列在其所連接的殘肢簇的右側，則認為滿足RCC條件，若行片段不滿足RCC條件，則將其視為新的殘肢簇。

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