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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于改进U-Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法、系统、设备及介质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：CN121505365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610032458.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进U-Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法、系统、设备及介质是由崔喜红;殷化翔;陈学泓;陈晋设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U-Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进U‑Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法、系统、设备及介质，属于探地雷达GPR数据处理及智能解译技术领域。包括获取探地雷达B‑scan图像数据，并进行预处理，构建训练数据集，基于改进的U‑Net神经网络模型构建位层提取模型，构建混合损失函数，其包括加权二元交叉熵损失、Dice损失、结构相似性损失和平滑度损失中的至少两种组合，基于训练数据集及混合损失函数对位层提取模型进行训练，将待检测的探地雷达B‑scan图像数据输入训练后的层位提取模型，实现探地雷达黑土层界面自动提取。本发明能够有效克服探地雷达图像中信号衰减和噪声干扰，实现高精度、连续的土层界面提取。

本发明授权一种基于改进U-Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U-Net的探地雷达黑土层界面自动提取方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取探地雷达B-scan图像数据，并对其进行预处理，构建训练数据集； 步骤2：基于改进的U-Net神经网络模型构建位层提取模型，改进的U-Net神经网络模型包括编码器、瓶颈层及解码器，在所述编码器及解码器的每一层，通过残差空洞卷积模块替换传统的双卷积层，在解码器的跳跃连接处引入注意力门控；所述残差空洞卷积模块包括依次连接的空洞卷积层、归一化层、激活层、普通卷积层、归一化层以及一条残差连接路径，所述空洞卷积层用于在不降低特征图分辨率的情况下扩大感受野，以捕捉断裂界面的上下文信息；所述残差连接路径用于将输入与经过卷积处理后的特征相加，以缓解深层网络训练中的梯度消失问题； 步骤3：构建混合损失函数，所述混合损失函数包括加权二元交叉熵损失、Dice损失、结构相似性损失和平滑度损失中的至少两种组合；所述混合损失函数为： 1 式中，为加权二元交叉熵损失，用于衡量预测区域与真实区域的重叠度，为结构相似性损失，利用拉普拉斯算子计算平滑度损失，约束预测结果的连续性； 步骤4：基于训练数据集及混合损失函数对位层提取模型进行训练； 步骤5：将待检测的探地雷达B-scan图像数据输入训练后的层位提取模型，实现探地雷达黑土层界面自动提取。

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