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摘要：本发明属于给排水管道检测技术领域，提供一种管线信号识别和走向计算方法，包括：获取埋地管道的三维雷达数据；确定三维雷达数据阵列块的尺寸和移动重叠率，对三维雷达数据进行阵列化处理形成阵列块数据集，并对阵列块数据集进行手动标注；对阵列块数据集进行信号强化及数据增强；将经信号强化和数据增强的阵列块数据集输入一个针对三维雷达数据训练的管道识别模型；根据管道识别模型的管道识别结果，对阵列块数据集进行染色并利用被染色的阵列块计算管道走向。实现可对多种材质的管道进行准确识别，降低地下环境噪声特征的干扰，自动且准确计算隐蔽管线的走向，便于施工开挖；并且处理效率较高为城市基础设施建设和管理提供可靠的技术支持。

主权项：1.一种管线信号识别和走向计算方法，其特征在于，包括：1获取埋地管道的三维雷达数据；2确定三维雷达数据阵列块的尺寸和移动重叠率，根据阵列块尺寸对三维雷达数据进行阵列化处理形成阵列块数据集，并对阵列块数据集进行手动标注；3对阵列块数据集进行信号强化；通过能量密度窗法对阵列块数据集进行信号强化，通过统计某时刻切面上的数据点能量分布情况，来描述雷达信号的强弱分布趋势；具体的，雷达采集到的X-Z域上的B-Scan图，由若干个记录雷达信号振幅随时间变化的波形数据组成，每个时刻的原始切面图是该时刻雷达波振幅值分布图，对阵列块X-Y域上的水平切面C-Scan图应用能量密度公式： 式中，和分别为三维雷达数据中第k幅雷达B-Scan图像中第j条雷达A-Scan信号的第i个采样点的振幅值与能量密度值，C为能量密度窗的窗口宽度，是纳入计算范围的C-Scan层数，T为雷达道数，N为雷达测线数量；对阵列块X-Y域上的每一个水平切面应用能量密度公式，得到能量密度Ce切面： 4对阵列块数据集进行数据增强；所述阵列块在XYZ三个方向的数组尺寸O×P×Q；利用三维矩阵旋转对三维雷达数据进行数据增强，具体为：通过三维线性变换矩阵M与三维雷达数据的齐次坐标相乘进行变换，具体计算式为： 式中，[x,y,z,1]为原始三维雷达数据的齐次坐标系表示，为变换后三维雷达数据的齐次坐标系表示，当三维雷达数据绕着X、Y、Z轴正向旋转β角时，M的三个分量分别为： 为了让三维矩阵旋转中心为三维雷达数据的中心位置，需要进行旋转中心的平移，变换矩阵为： 最终旋转得到的三维雷达数据，表示为： 5将经信号强化和数据增强的阵列块数据集输入一个针对三维雷达数据训练的管道识别模型R3D；管道识别模型R3D是通过修改C3D模型的卷积层数和输出类别，加入残差模块以建立的，修改后C3D模型的卷积层数量为5个，池化层数量为5个，全连接层数量为2个，输出类别为4个，残差模块在第2至4个卷积层上布置；6根据管道识别模型R3D的管道识别结果，对所述阵列块数据集进行染色并利用被染色的阵列块计算管道走向。

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