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探地雷达数据实时评估方法及系统、训练方法及系统 

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申请/专利权人:中铁四局集团有限公司;安徽数智建造研究院有限公司

摘要:本发明隧道检测技术领域,提供了探地雷达数据实时评估方法及系统、训练方法及系统,其中评估方法包括:通过探地雷达采集不同场景的真实数据;对数据进行预处理,得到预处理后的数据并进行存储记录;将预处理后的数据作为训练数据,并将其输入质量评估模型进行训练;基于训练后的质量评估模型实时评估检测时的雷达数据流,得到实时数据流的评估值。本发明采用质量评估模型,能够实时定期动态更新决策库,取代传统基于固定的单一标准进行评估的工作模式,更好应对不同场景的数据变化和多样性带来的挑战,同时充分考虑数据的时空特性,设计了时频两个角度的双通道特征提取技术。尽可能挖掘质量不良数据的潜在特征,保障检测评估的准确率。

主权项:1.一种探地雷达数据实时评估方法,其特征在于,包括以下步骤:通过探地雷达采集不同场景的真实数据;对数据进行预处理,得到预处理后的数据并进行存储记录;将预处理后的数据作为训练数据,并将其输入质量评估模型进行训练;基于训练后的质量评估模型实时评估检测时的雷达数据流,得到实时数据流的评估值,包括:使用一维傅氏变换和一维卷积两个通道分别对输入的多维时空数据进行频域和时域压缩编码;使用时域动量图卷积网络提取时域空间特征,使用频域动量图卷积网络提取频域空间特征,并拼接时域空间特征和频域空间特征;拼接后的特征输入异常序列检测子模型中进行融合,捕捉关键特征;通过动态决策库借助单分类支持向量机实现,根据关键特征模式在高维空间中的位置和决策超平面的位置关系判断关键特征是否为异常数据,并依据判别结果更新动态决策库;所述时域动量图卷积网络和频域动量图卷积网络满足如下公式: ;式中,其中表示ReLU激活函数,表示预处理邻接矩阵,表示第l层的输出,为第l层待学习的网络参数;为第l+1层的输出。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中铁四局集团有限公司 安徽数智建造研究院有限公司 探地雷达数据实时评估方法及系统、训练方法及系统

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