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摘要：本发明涉及地球物理探测技术领域，具体公开了一种基于正演与实测混合的探地雷达图像自动识别方法，包括下列步骤：步骤1：图像数据采集、步骤2：构建非均质模型、步骤3：添加病害到步骤2的模型中、步骤4：设置激励源、步骤5：对正演图像集进行预处理、步骤6：对实测图像进行预处理、步骤7：YOLOX模型训练，以及步骤8：计算结果；本发明结合正演模拟数据和实测数据，构建混合数据集，提高了模型的泛化能力；利用深度学习技术训练识别模型，实现了对探地雷达图像的自动识别，提高了识别精度和效率。
主权项：1.一种基于正演与实测混合的探地雷达图像自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：图像数据采集：采用正演模拟获取图像数据以及采用探地雷达获取道路探地雷达图像数据；步骤2：构建非均质模型：利用椭圆自相关函数构建非均质模型；步骤3：添加病害到步骤2的模型中：随机添加病害到步骤2的模型中，并改变周围条件；步骤4：设置激励源：在正演模拟时，设置激励源，步骤5：对正演图像集进行预处理：对所述步骤1采集得到的正演图像集进行数据预处理；步骤6：对实测图像进行预处理：对所述步骤1采集得到的实测图像集进行数据预处理；步骤7：YOLOX模型训练：将两种数据进行混合，利用YOLOX模型进行训练；步骤8：计算结果：根据评价指标计算结果，评价正演数据集作为实测数据补充数据集的效果。
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百度查询： 华东交通大学 广东城乡交通规划设计有限公司 基于正演与实测混合的探地雷达图像自动识别方法
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