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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及探地雷达图像仿真方法，具体涉及一种基于生成对抗网络的地下病害探地雷达图像仿真方法，解决现有地下病害探地雷达图像仿真方法存在运算量巨大导致耗时过长、与真实的地下病害探地雷达图像仍然存在着很大的差异导致无法应用于实际工程研究，以及需要预先人工准备对应数量的不同种类输入文本文件才能生成大量且多样的正演图像的不足之处。该基于生成对抗网络的地下病害探地雷达图像仿真方法参考真实样本设计地下病害模型，通过正演模拟软件gprMax3.0生成少量低质量的正演图像，对其进行数据增广获得正演图像数据集，将正演图像数据集与真实图像数据集作为UGATIT网络的输入进行学习，从而实现高真实度的仿真地下病害图像的生成。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的地下病害探地雷达图像仿真方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、基于时域有限差分法，通过gprMax3.0生成正演模拟图像；步骤2、对步骤1得到的正演模拟图像进行数据增广，得到正演模拟图像数据集；步骤3、将正演模拟图像数据集与已有的真实图像数据集分别置于指定路径，分别作为训练集A与训练集B，通过程序读取数据对训练集A与训练集B进行数据预处理；步骤4、构建UGATIT网络，在每个生成器的残差模块的主干部分添加自适应通道注意力模块，使每个生成器的残差模块转换为残差注意力模块，进而得到改进的UGATIT网络；所述UGATIT网络包含两对不同深度、相互对称的判别器，分别记为disGA、disLA、disGB、disLB，以及一对相互对称的生成器，分别记为genA2B、genB2A；所述自适应通道注意力模块用于根据不同输入自适应变化获取注意力权重，得到利用注意力机制加权后的输出；步骤5、将训练集A与训练集B作为改进的UGATIT网络的输入，通过改进的UGATIT网络进行学习，完成改进的UGATIT网络的训练，利用得到的改进的UGATIT网络实现正演模拟图像与高真实度仿真图像的转换。
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百度查询： 西安电子科技大学 一种基于生成对抗网络的地下病害探地雷达图像仿真方法
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