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申请/专利权人：兰州理工大学
申请日：2024-10-18
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119314021A
专利技术分类：..使用神经网络
专利摘要：本发明公开了一种探地雷达图像识别方法，特别涉及一种基于GDS‑YOLOv8n的探地雷达图像识别方法，具体步骤包括：步骤1、构建探地雷达图像数据集，数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤2、GDS‑YOLOv8n模型构建，采用DRRB模块、SPD‑Conv模块、Inner‑SIoU和检测头网络构建GDS‑YOLOv8n模型；步骤3、利用GDS‑YOLOv8n模型对构建的探地雷达图像数据集进行识别。将DRRB模块、SPD‑Conv模块、Inner‑SIoU和辅助训练头引入YOLOv8n网络模型中，提出一种GPR图像的识别模型GDS‑YOLOv8n。同时，将经过TensorRT优化后的GDS‑YOLOv8n模型部署到NVIDIAJetsonOrinNX边缘计算设备上，以实现移动端的GPR图像实时解译。本发明不仅在模型推理速度和资源消耗上表现优异，还能够在复杂环境中准确识别目标，满足实际应用中对实时性和便携性的需求。
专利权项：1.一种基于GDS-YOLOv8n的探地雷达图像识别方法，其特征在于，步骤包括：步骤1、构建探地雷达图像数据集，数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤2、GDS-YOLOv8n模型构建，采用DRRB模块、SPD-Conv模块、Inner-SIoU和检测头网络构建GDS-YOLOv8n模型；步骤3、利用GDS-YOLOv8n模型对构建的探地雷达图像数据集进行识别。
百度查询： 兰州理工大学 一种基于GDS-YOLOv8n的探地雷达图像识别方法
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