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基于卷积神经网络的地下目标重构方法研究

基于卷积神经网络的地下目标重构方法研究

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作者：朱彩球桂林电子科技大学

学位级别：硕士

探地雷达技术（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种利用高频无线电波有效检测地下目标和介质分布特性的手段,以不破坏场景、不损伤目标的优点探索未知地域,具有良好的前景与潜力。由于探地雷达数据十分复杂,传统方法对数据的解释过... 详细信息

探地雷达技术（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种利用高频无线电波有效检测地下目标和介质分布特性的手段,以不破坏场景、不损伤目标的优点探索未知地域,具有良好的前景与潜力。由于探地雷达数据十分复杂,传统方法对数据的解释过度依赖专业人士解答,大大限制了它的发展。本文利用卷积神经网络方法处理探地雷达回波数据图像,将依赖于人工设计特征的计算问题变成图像处理操作,开展了对地下目标从识别分类和定位,到有效获知位置、形状、大小等信息的研究,是一个完整重构地下目标图像的流程。本文主要研究工作及成果如下:（1）根据卷积神经网络的相关理论和探地雷达的工作原理,分析了地下不同物性介质目标的电磁散射特性,及卷积神经网络用于探地雷达领域的可行性。接着为构造用于网络模型训练的样本集,采用GprMax仿真软件模拟地下埋设不同形状、大小和介电常数的目标场景,得到了大量样本集数据。同时,采用均值滤波方法滤除回波数据中的直达波干扰信号。（2）针对探地雷达回波数据复杂、带有隐蔽性,不能快速检测探地雷达二维剖面图像（GPR B-SCAN）中目标位置的问题,提出采用改进的FCOS（Fully Convolution One-Stage Object Detection）算法学习图像数据特征,高效定位B-SCAN图像中目标对应的特征双曲线;然后二值化处理目标特征双曲线区域,并利用边缘团聚类算法跟踪标记目标像素点,使它进一步滤除噪点的同时拟合多个目标曲线;最后根据目标特征双曲线的拟合结果来计算目标的位置、大小等参量。仿真结果表明,本文方法比Faster-RCNN算法具有更高的计算效率,对于检测结果有较高的准确率,并且重构地下目标的误差较小,验证了方法的有效性。（3）针对重构地下目标具有非半径形状的目标问题,本文提出采用编码卷积神经网络方法,寻找并学习B-Scan图像与建模图像之间的联系,对不同属性特征的地下目标进行重构。根据探地雷达回波的电磁特性,构建了符合图像重构的模型网络,首先利用编码器提取B-Scan图像特征,而后通过解码器恢复重构图像,最后使用判决器作为网络训练的依据。通过3组仿真数据集在网络上进行训练、验证和测试,结果表明无论是简单的单目标的探地雷达B-Scan图像,还是复杂的多目标探地雷达B-Scan图像,都能够较好还原其目标建模信息,证实了网络的优越性。

关键词：探地雷达深度学习聚类标记目标结构编码卷积

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