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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种地下结构异常检测方法、系统、设备及存储介质，克服现有技术在地下结构异常检测中的局限性，特别是提高数据处理的自动化程度和准确性，本发明结合了GPRB‑scan图像处理技术和机器学习算法，目的在于减少对人工解读的依赖，实现对GPRB‑scan图像的快速、自动化处理；同时，考虑到不同场景下数据的多样性以及标注数据稀缺等问题，本发明着重于优化数据处理流程，以减少对庞大训练集的依赖，缩短模型训练时间，并提高模型在不同地质条件和环境变化下的泛化能力。综合而言，本发明的目标是提供一种高效、准确且用户友好的地下结构检测方法，以提高城市地下基础设施的安全性和可靠性，降低维护成本，提升城市管理的效率。
主权项：1.一种地下结构异常检测方法，其特征在于，包括：训练阶段：获取GPRB-scan图像并进行预处理，利用双向回声状态网络模型，将预处理后的GPRB-scan图像映射为对应的拟合双向回声状态网络模型；对不同拟合双向回声状态网络模型之间的距离进行度量，并训练分类器；检测阶段：对于待检测地下结构，获取对应的GPRB-scan图像并进行预处理，采用与训练阶段相同的方式获得拟合双向回声状态网络模型，并结合训练获得的分类器进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 地下结构异常检测方法、系统、设备及存储介质
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