基于三维探地雷达的地下目标探测方法、装置和电子设备

本发明涉及城市市政管理和地下管道检测，尤其涉及一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法、装置和电子设备。

背景技术：

1、浅层地层是人类生产生活的最主要地层。人类在浅层地层布设地下基础设施，如铺设供水、排水、供热、燃气等各类管线，建设地下建筑，修建地铁、隧道、基坑等地下工程。当浅层地层发生自然地质灾害或由于人类活动造成的工程灾害时，将会对人类的生活和建设产生直接伤害。例如，地下管网病害问题，地下管线、管井渗透后会长期侵蚀着地下结构，地下形成脱空和空洞，这就容易造成路面塌陷、房屋沉降，对人身安全和财产安全造成损失。

2、在进行地下浅层的生产建设以及地下病害体检测的初期阶段，主要通过无损探测手段来进行初步探测和筛查工作。目前常用的无损探测技术有超声波探测技术、热红外探测技术、计算层析探测成像技术、核磁共振探测技术、电阻层析探测技术等。然而，当前的探测技术耗时长，工作量极大，并且探测结果的分辨率不高。

3、因此，现有技术中在对地下目标进行探测的过程中，存在探测结果可靠度低且探测效率不高的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，有必要提供一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法、装置和电子设备，用以解决现有技术中对地下目标进行探测的过程中，存在的探测结果可靠度低且探测效率不高的问题。

2、为了解决上述问题，本发明提供一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法，包括：

3、获取三维探地雷达的多组雷达数据样本；

4、对多组雷达数据样本进行校准处理，得到多组体素样本，并确定多组体素样本对应的多个地下目标样本；

5、建立初始地下目标探测模型，将多组体素样本作为初始地下目标探测模型的训练样本，并以多个地下目标样本作为样本标签，训练初始地下目标探测模型，得到训练完备的地下目标探测模型；

6、获取三维探地雷达的实时雷达数据，通过校准处理，得到实时体素；

7、将实时体素输入至训练完备的地下目标探测模型，确定地下目标。

8、进一步地，初始地下目标探测模型是3d-unet模型，初始地下目标探测模型还包括卷积模块、残差网络模块、注意力模块、adam优化器和dice损失函数。

9、进一步地，建立初始地下目标探测模型，将多组体素样本作为初始地下目标探测模型的训练样本，并以多个地下目标样本作为样本标签，训练初始地下目标探测模型，得到训练完备的地下目标探测模型，包括：

10、将多组体素样本输入至初始地下目标探测模型，通过卷积模块和残差网络模块，输出对应的多个地下目标样本预测值；

11、根据多个地下目标样本预测值和多个地下目标样本作为样本标签，对卷积模块和残差网络模块的参数进行调整，得到过渡地下目标探测模型；

12、将多组体素样本重复输入至过渡地下目标探测模型进行迭代，并通过注意力模块筛选出多组体素样本的显著特征；

13、根据dice损失函数计算显著特征的损失函数值；

14、基于损失函数值，通过adam优化器调整残差网络模块的学习速率，得到训练完备的地下目标探测模型。

15、进一步地，dice损失函数的计算公式为：

16、

17、其中，是地下目标样本作为样本标签，是地下目标样本预测值，为几何求交运算，是损失函数值。

18、进一步地，对多组雷达数据样本进行校准处理，得到多组体素样本，包括：

19、通过均值法漂移处理压制多组雷达数据样本中的直流漂移量，得到多组去直流漂移样本；

20、通过时间零点校正对齐多组去直流漂移样本的时间零点位置，得到多组体素样本。

21、进一步地，得到多组体素样本，并确定多组体素样本对应的多个地下目标样本，包括：

22、对多组体素样本进行数据转换，得到多组nifti格式影像；

23、通过3d slicer分别对多组nifti格式影像进行目标体标注，得到多个初始地下目标样本；

24、对多个初始地下目标样本进行数据增强处理，确定多个地下目标样本。

25、进一步地，数据增强处理包括旋转、平移和裁剪操作，以及高斯模糊、高斯噪声和比例失真操作。

26、为了解决上述问题，本发明还提供一种基于三维探地雷达的地下目标探测装置，包括：

27、雷达数据样本获取模块，用于获取三维探地雷达的多组雷达数据样本；

28、地下目标样本获取模块，用于对多组雷达数据样本进行校准处理，得到多组体素样本，并确定多组体素样本对应的多个地下目标样本；

29、模型建立模块，用于建立初始地下目标探测模型，将多组体素样本作为初始地下目标探测模型的训练样本，并以多个地下目标样本作为样本标签，训练初始地下目标探测模型，得到训练完备的地下目标探测模型；

30、实时体素获取模块，用于获取三维探地雷达的实时雷达数据，通过校准处理，得到实时体素；

31、地下目标探测模块，用于将实时体素输入至训练完备的地下目标探测模型，确定地下目标。

32、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如前文所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法。

33、为了解决上述问题，本发明还提供一种存储介质，存储介质存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如前文所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法。

34、采用上述技术方案的有益效果是：本发明提供一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法、装置和电子设备，该方法包括：对雷达数据样本进行校准处理，得到体素样本；建立地下目标探测模型，并通过地下目标探测模型对体素进行数据处理，确定地下目标。一方面，通过将获取到的具有波形性质的雷达数据转换为具有三维特征的体素数据，由于具有三维特征的体素数据囊括的数据信息更加全面，从而能够有效提高体素数据的可靠性；另一方面，通过具有深度学习能力的地下目标探测模型对体素数据进行分析，从而确定地下目标，能够有效提高探测效率。

技术特征：

1.一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述初始地下目标探测模型是3d-unet模型，所述初始地下目标探测模型还包括卷积模块、残差网络模块、注意力模块、adam优化器和dice损失函数。

3.根据权利要求2所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述建立初始地下目标探测模型，将所述多组体素样本作为所述初始地下目标探测模型的训练样本，并以所述多个地下目标样本作为样本标签，训练所述初始地下目标探测模型，得到训练完备的地下目标探测模型，包括：

4.根据权利要求3所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述dice损失函数的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述对所述多组雷达数据样本进行校准处理，得到多组体素样本，包括：

6.根据权利要求1所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述得到多组体素样本，并确定所述多组体素样本对应的多个地下目标样本，包括：

7.根据权利要求6所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法，其特征在于，所述数据增强处理包括旋转、平移和裁剪操作，以及高斯模糊、高斯噪声和比例失真操作。

8.一种基于三维探地雷达的地下目标探测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1至7中任一所述的基于三维探地雷达的地下目标探测方法。

技术总结
本申请公开了一种基于三维探地雷达的地下目标探测方法、装置和电子设备，该方法包括：对雷达数据样本进行校准处理，得到体素样本；建立地下目标探测模型，并通过地下目标探测模型对体素进行数据处理，确定地下目标。一方面，通过将获取到的具有波形性质的雷达数据转换为具有三维特征的体素数据，由于具有三维特征的体素数据囊括的数据信息更加全面，从而能够有效提高体素数据的可靠性；另一方面，通过具有深度学习能力的地下目标探测模型对体素数据进行分析，从而确定地下目标，能够有效提高探测效率。

技术研发人员：赵鹏程,胡庆武,周一博,张菊,余飞
受保护的技术使用者：武汉大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13