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基于CA-ResNet的矿区沉陷相位滤波方法和系统 

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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。

全文数据:

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

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