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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统及方法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：CN120315053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510801588.9，技术领域涉及：G01V3/38；该发明授权一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统及方法是由王利杰;童仁园;安斯光;李弘洋;俞天承设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统及方法，涉及地下目标识别技术领域，本发明通过布置测量网格，利用JPMD传感器采集各测量点的响应电压分量，计算磁梯度张量并生成目标位置向量，建立全局坐标系后通过高斯‑牛顿算法，基于实际检测值和单偶极子模型预测值确定定位结果。通过分解磁梯度张量获取目标长宽比，结合土壤导电率修正衰减时间系数以判断目标导电性，对目标进行聚类分析以提高分类的准确性，最终针对不同的聚类分别训练目标识别模型识别聚类中目标的种类，实时的目标分配到聚类后通过对应的目标识别模型进行识别。该方法融合多测量点数据，提高了定位精度和目标识别效率。

本发明授权一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种瞬变电磁近地表目标特征识别系统，其特征在于，具体包括： 数据采集模块，用于在目标区域中布置3×3测量网格，将每个网格的中心点作为一个测量点，分别采集每个测量点的响应电压分量； 初始位置测量模块，用于基于每个测量点的响应电压分量计算测量点的磁梯度张量，基于磁梯度张量和响应电压分量计算每个测量点的目标位置向量，在测量网格中建立全局坐标系，基于所有测量点的目标位置向量生成测量点的全局目标位置，对所有测量点的全局目标位置取平均值生成平均全局目标位置； 模型构建模块，用于在每个测量点构建单偶极子模型，将地下目标等效为一个具有偶极矩的磁偶极子，通过单偶极子模型预测响应电压分量； 初始位置优化与定位模块，用于将平均全局目标位置作为高斯-牛顿算法的初始值，构建反映实际响应电压与单偶极子模型预测响应电压差异的残差矩阵，对残差矩阵求负导数生成雅可比矩阵，从初始值开始进行迭代以更新平均全局目标位置，直到达到最大迭代次数，输出最后一次更新的平均全局目标位置作为定位结果； 目标特征提取模块，用于获取并分解定位结果所在区域磁梯度张量，生成目标长宽比，同步测量土壤导电率，通过土壤导电率对瞬变电磁响应的衰减时间系数进行修正生成实际衰减时间系数，通过实际衰减时间系数反映目标的导电性； 目标聚类模块，用于采集历史数据中出现在近地表的已知目标长宽比和实际衰减时间系数，对长宽比和实际衰减时间系数进行Min-Max归一化，生成每个已知目标的特征向量，计算所有已知目标特征向量两两之间的欧氏距离，取欧氏距离的30％分位数作为邻域半径，并设定聚类的最小样本数，基于DBSCAN聚类算法对每个已知目标的特征向量进行无监督聚类分析，聚类中每个已知目标的特征向量等价于一个样本点，在每个聚类中计算样本点均值作为聚类中心，生成聚类中每个样本点到聚类中心的马氏距离，设定马氏距离阈值，当样本点到聚类中心的马氏距离超出马氏距离阈值时，从聚类中剔除该样本点，每剔除一组样本点，重新计算聚类中心，并计算其他样本点到聚类中心的马氏距离，重复上述剔除样本点的步骤，直到聚类中不存在与聚类中心的马氏距离超过马氏距离阈值的样本点； 目标识别模块，用于构建深度学习网络，分别将不同聚类中的已知目标特征向量作为输入，已知目标所属种类作为标签，针对每个聚类训练目标识别模型，将实时定位的目标按照上述步骤计算特征向量，选取与实时定位的目标特征向量欧氏距离最近的聚类中心，将实时定位的目标特征向量分配到该聚类中心对应聚类中，并将实时定位的目标特征向量输入到对应聚类的目标识别模型中，识别实时定位的目标种类。

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