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龙图腾网获悉安徽省七星工程测试有限公司;安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司申请的专利基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法和系统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：CN120894479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511415215.4，技术领域涉及：G06T15/00；该发明授权基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法和系统是由陈发军;付书林;俞发乾;揭秋明;李明亮;丁锋;鲍大春;程源浩;李宁设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于地学信息技术领域，涉及基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法和系统，其首先将三维地质雷达数据转化为图像，建立图像像素与实际物理尺寸的精确映射关系，实现智能识别从图像异常区域解译到定量分析的跨越，其次基于多维协同可视化界面，其在同一视图同步显示多通道垂直剖面、多深度水平切片及同步视频帧，通过时空同步联动机制整合割裂数据维度，再利用经多模态数据训练的目标识别模型，对多通道垂直剖面、多深度水平切片与同步视频帧开展融合特征提取分析，并以地表特征关联度为判定置信度关键依据，佐证或排除地下异常，大幅降低传统单一图像分析法误报率，提升雷达识别精准度与可靠性。

本发明授权基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于三维地质雷达数据智能分析的多维展示方法，其特征在于，包括： 采集原始三维地质雷达数据、同步视频数据及定位数据； 对所述原始三维地质雷达数据进行预处理，结合所述定位数据赋予空间坐标信息，生成携带空间位置属性的地质雷达数据序列； 对所述同步视频数据进行时间戳对齐处理，生成与所述地质雷达数据序列时间同步的视频帧序列； 基于所述地质雷达数据序列，构建多通道垂直剖面图数据集和多深度水平切片图数据集，并建立图像像素与实际物理尺寸的映射关系； 构建多维协同可视化界面，所述界面在同一视图中同步显示所述多通道垂直剖面图、多深度水平切片图及同步视频帧，支持基于时间戳和空间坐标的联动响应； 对所述多通道垂直剖面图、多深度水平切片图及同步视频帧进行智能融合分析，识别地质异常体并计算其物理尺寸； 所述地质异常体识别过程包括： 基于标注有异常体类型、边界信息及其对应地表环境特征的地质雷达样本数据集，对多模态深度学习网络进行训练，得到目标识别模型； 将所述多通道垂直剖面图、多深度水平切片图及同步视频帧输入至所述目标识别模型中，由该模型进行融合特征提取与分析，识别出图像中的潜在异常目标，并输出每一识别结果对应的类型与置信度； 地质异常识别过程中是利用所述目标识别模型的特征提取网络，分别从多通道垂直剖面图和多深度水平切片图中提取表征地下介质反射结构的深度特征，从同步视频帧中提取表征地表环境与场景的视觉特征； 通过所述模型内置的特征融合单元，将提取到的雷达深度特征与视觉特征进行跨模态关联与融合，生成融合地下信息与地表上下文的统一特征标识； 基于所述统一特征标识，由所述模型的分类与区域提议网络进行解码：在图像的各个位置生成多个不同尺寸与比例的候选框，并提取各候选框对应的统一特征标识子集，获取候选框内统一特征标识子集属于各异常体类型的概率，若其中最大概率值超预置类别概率阈值，则初步确定候选框所属最大概率值对应的类别，记为目标类别； 计算目标类别相对于候选框内雷达深度特征的梯度，整合梯度信息反向映射至原始雷达图像，量化候选框相对背景的对比度偏差，以此作为异常目标在雷达图像中的显著度； 对于被识别为目标类别的候选框，计算其视觉特征向量与目标类别预定义正样本特征向量库中典型样本的余弦相似度，以此作为异常目标与视频帧中地表特征的关联度； 所述置信度基于所述目标识别模型中分类层的输出概率、所述异常目标在雷达图像中的显著度及其与视频帧中地表特征的关联度共同确定； 将置信度达到预设阈值的识别结果判定为有效异常体； 输出包含异常体物理尺寸和空间位置信息的检测报告，在地理空间平台中标注所述异常体的三维位置。

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