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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：本发明公开了基于CA‑ResNet的矿区沉陷相位滤波方法与系统，所述方法包括：获取矿区沉陷干涉相位模拟数据集；构建结合通道注意力机制残差神经网络模型；根据所述模拟数据集训练所述结合通道注意力机制残差神经网络模型；使用训练好的结合通道注意力机制残差神经网络模型对真实的矿区沉陷干涉相位进行相位滤波。本发明通过二维高斯曲面模拟矿区沉陷形变，并用异方差高斯噪声对形变相位进行相位降噪，使得更加接近真实噪声分布。本发明使用干涉相位的实部与虚部作为网络的输入，改善了干涉条纹相位跳变的问题。在原有的残差网络结构的基础上，加入了通道注意力机制，有效提升不同尺度目标的降噪效果和干涉相位的纹理特征获取能力。

主权项：1.基于CA-ResNet的矿区沉陷相位滤波方法，其特征在于，所述方法包括：获取矿区沉陷干涉相位模拟数据集；构建结合通道注意力机制残差神经网络模型；根据所述矿区沉陷干涉相位模拟数据集训练所述结合通道注意力机制残差神经网络模型；使用训练好的结合通道注意力机制残差神经网络模型对真实的矿区沉陷干涉相位进行相位滤波；所述获取矿区沉陷干涉相位模拟数据集的具体过程包括：运用二维高斯曲面模拟矿区沉陷形变干涉相位；对模拟得到的矿区沉陷形变干涉相位进行降噪处理；对降噪后缠绕相位的实部与虚部作为矿区沉陷干涉相位模拟数据集；运用二维高斯曲面模拟矿区沉陷形变干涉相位，模拟表达式为： 其中，为模拟数据的二维网格，为沉陷中心位置，为缩放因子，为二维随机对角矩阵，为另一个二维随机对角矩阵正交基；对降噪后缠绕相位的实部与虚部作为矿区沉陷干涉相位模拟数据集，所述实部与虚部的计算方法为： 其中，为缠绕算子，其作用为将绝对相位转换成缠绕相位，为沉陷缠绕相位经过欧拉公式转换后获得的实部，为虚部，运用实部与虚部为网络模型训练数据集；构建结合通道注意力机制残差神经网络模型的过程具体包括：将通道注意力机制与残差网络相结合，得到所述结合通道注意力机制残差神经网络模型；使用Adam作为网络优化器，L1-Loss作为损失函数对所述结合通道注意力机制残差神经网络模型进行优化； L 1-Loss作为损失函数对所述结合通道注意力机制残差神经网络模型进行优化具体包括： 其中，为样本数量，为第个样本真实值，为第个样本预测值。

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权利要求：

百度查询： 中国矿业大学 基于CA-ResNet的矿区沉陷相位滤波方法和系统