[發明專利]基于深度學習的地下目標電磁反演方法及系統

有效

• 申請號: 202110609551.8
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113361367B
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 雷文太;羅詩光;胡超;任強;王成浩;程丹丹;羅佳斌;張碩;王義為;徐龍
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V30/32;G06V30/19;G06V10/774;G06V10/82
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 劉文博

本發明公開了一種基于深度學習的地下目標電磁反演方法及系統。該方法包括：將手寫數據集中每一個手寫數字體圖像映射為GPR探測區域區間中的探測目標區域，通過仿真計算獲取GPR數據集；對GPR數據集進行頻域處理，獲取頻域數據集；以回波頻域數據矩陣為輸入、探測目標區域的介電常數矩陣為輸出對構建的初始電磁反演網絡進行訓練，得到訓練好的目標電磁反演網絡；將GPR采集的實測回波數據矩陣經頻域處理后輸入訓練好的目標電磁反演網絡，以獲得待測地下目標區域的介電常數矩陣。本發明可以有效解決數據量大造成的數據采集時間過長，數據冗余造成的計算效率低的問題，同時能夠有效恢復地下目標區域的介電常數分布和幾何形狀分布。

技術領域

本發明屬于探地雷達無損探測領域，尤其涉及到一種基于深度學習的地下目標電磁反演方法及系統。

背景技術

GPR(Ground Penetrating Radar，探地雷達)技術作為一種地下目標無損檢測方法的一種，具有高效、無損、可穿透性、成像分辨率高等特點，在地下目標無損檢測領域迅猛發展。在城市道路交通設施方面，GPR技術已經被應用于地下管道、線纜、公路、鐵道、橋梁檢測等，其中，城市地下管、線纜檢測主要是通過分析GPR回波數據得到管道、線纜的位置信息，公路、鐵道、橋梁檢測主要通過分析GPR回波數據得到整個地層信息。在軍事檢測方面，GPR技術可以探測出所有的反坦克地雷和防步兵地雷，以及未爆彈并且還能進行目標分類。在考古研究方面，GPR技術主要用于分析不同的地層分布，得到地底墓穴的位置信息。

在電磁反演方面，目前對地下目標介電常數與幾何形狀進行重構存在以下幾種方法：

1)利用GPR B-scan(二維剖面圖)數據進行直接建模的方法，在通過對B-scan數據進行裁剪得到簡易處理后的時域回波數據矩陣之后，將簡易處理后的時域回波數據矩陣直接輸入卷積神經網絡中訓練得到更新好的權重模型，最終實現地下目標介電常數和幾何形狀的重構。該方法由于簡易裁剪后的B-scan數據龐大且存在大量的信息冗余，在利用卷積神經網絡進行訓練時增加了大量的無效訓練時間，存在計算量大、過擬合等問題。

2)利用計算電磁學中的矩量法對GPR的連續散射場進行離散變換得到回波數據矩陣，然后通過卷積神經網絡恢復地下目標介電常數與幾何形狀分布。該方法提升了重建目標的質量，但是矩量法也增加了方法的計算復雜度。

3)構建GPR半空間散射回波模型，對散射場進行離散處理實現網格劃分，然后采用多頻-跳頻相結合的多尺度迭代方法在避免算法陷入局部最優的同時，提高了介電常數與幾何形狀分布的分辨率。但是此類方法在頻率選擇上的多樣性提高了硬件設計復雜度與設計成本，在實際應用時受到限制。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種基于深度學習的地下目標電磁反演方法及系統，以解決現有技術中存在上述至少一個問題。

基于上述目的，第一方面，本發明實施例提供了一種基于深度學習的地下目標電磁反演方法，包括：

構建GPR探測區域空間，將手寫數據集中每一個手寫數字體圖像映射為所述GPR探測區域空間中的探測目標，并通過仿真計算獲取GPR數據集；所述GPR數據集中包含與每一個所述手寫數字體圖像對應的仿真回波數據矩陣；

對所述GPR數據集進行頻域處理之后，獲取頻域數據集；所述頻域數據集中包含與每一個所述仿真回波數據矩陣對應的回波頻域數據矩陣；

構建初始電磁反演網絡，并以所述頻域數據集中的回波頻域數據矩陣為輸入、探測目標區域的介電常數矩陣為輸出對所述初始電磁反演網絡進行訓練，得到訓練好的目標電磁反演網絡；

通過GPR對待測地下目標區域進行探測，獲得實測回波數據矩陣，并對所述實測回波數據矩陣進行頻域處理之后，將頻域處理獲得的回波頻域數據矩陣輸入所述目標電磁反演網絡，以獲得所述待測地下目標區域的介電常數矩陣。