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龙图腾网恭喜华南农业大学申请的专利一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112132174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010810107.8，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法是由赵祚喜;黎源鸿;罗阳帆;邱志;朱裕昌设计研发完成，并于2020-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法，包括如下步骤：步骤一.收集探地雷达图像样本，然后利用标签生成器进行图像标记；步骤二.将图像标记的真实框尺寸结果进行K‑means筛选；步骤三.利用改进的非极大值抑制原理以及YOLOv3算法进行识别框估计；步骤四.将算法封装好并导入视觉系统，最后进行探地雷达图像的识别与定位。本发明原理技术成熟，可以获取多个电磁波的相互位置关系，从而快速定位于区分雷达图像中目标体，属于探地雷达的检测技术领域。

本发明授权一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于探地雷达与深度学习的地下目标智能实时识别与定位方法，其特征在于：（1）根据探地雷达图像特征，将目标体的电磁波状抛物线顶点作为检测与定位的主要特征点进行波形的位姿估计；（2）然后利用K-means方法对出现频率较高的抛物线波形进行筛选训练后得出最佳的矩形识别框尺寸；（3）然后将探地雷达中具有电磁波震荡信号或者波形重叠的案例，用震荡信号相似性IoU合并原理V-IoU进行非极大值抑制；最后输入到YOLOv3框架进行训练与输出模型；所述最后输入到YOLOv3框架进行训练和输出模型，具体为：对于探地雷达图像特征提取的结构，首先将输入的探地雷达图像尺寸转换为规定值，那么原图将会被默认的计算机参数划分为13×13的固定大小；探地雷达图像中的抛物线顶点所在的划分单元格负责对目标进行预测；在对探地雷达图像样本进行标注的时候，将预测框矩形对应于抛物线顶点位置，该矩形框包含抛物线状的电磁波顶点；YOLOv3的样本编码方式，首先是定义矩形框的左上角顶点，然后定义该点在雷达图像的像素位置；然后根据每个元胞单元的像素宽度以及高度值对探地雷达图像的抛物线进行位置信息的描述；最后将检测目标的种类以及位置信息转化为遵循onehot的编码方式；（4）最后将IoU阈值模块以及YOLOv3训练好的模型导入用户计算机中，待用户在预先编译好的图形用户界面选择完适合的参数，将该界面软件端口利用USB接口连接到移动设置的摄像-计算机系统进行实时地识别与定位工作。

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