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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种隔墙探测成像方法、装置、可读存储介质及探测设备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：CN114594469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210101782.2，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种隔墙探测成像方法、装置、可读存储介质及探测设备是由王玉皞;蔡琦;王波;洪子伟;王正海;周辉林设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隔墙探测成像方法、装置、可读存储介质及探测设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隔墙探测成像方法、装置、可读存储介质及探测设备，所述方法包括：获取探测雷达探测到的电磁波探测信号，所述电磁波探测信号至少包括待探测目标回波、障碍物回波以及杂波；将所述电磁波探测信号输入至预训练的成像模型当中，以通过所述预训练的成像模型根据所述待探测目标回波得到探测成像。本发明解决了现有技术中隔墙探测成像的成像精度低的问题。

本发明授权一种隔墙探测成像方法、装置、可读存储介质及探测设备在权利要求书中公布了：1.一种隔墙探测成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取探测雷达探测到的电磁波探测信号，所述电磁波探测信号至少包括待探测目标回波、障碍物回波以及杂波；将所述电磁波探测信号输入至预训练的成像模型当中，以通过所述预训练的成像模型根据所述待探测目标回波得到探测成像；所述成像模型的训练过程包括：获取历史电磁波探测信号以及与所述历史电磁波探测信号对应的光学图像；将所述历史电磁波探测信号输入至预设的卷积神经网络当中进行深度学习训练；获取输出后的目标图像，直到所述目标图像与所述光学图像的相似度高于预设的相似度阈值；所述卷积神经网络包括依次连接的输入层、10个卷积块以及输出层，每个所述卷积块包括依次连接的第一次卷积块、第二次卷积块以及第三次卷积块，所述第一次卷积块包括64个卷积核，所述第二次卷积块包括32个卷积核，所述第三次卷积块包括1个卷积核，所述卷积核的大小为3*3；其中，在进行模型训练时，通过调整卷积神经网络的权重和偏置，以对输入的电磁波探测信号进行去噪处理，去噪处理的表达式如下：X＝R+N＝R+∑bi+gifX＝fR+∑bi+gi＝R；其中，X为网络输入，N为噪声，R为待探测目标的目标特征，FX为网络输出，bi为墙体噪声，gi雷达回波传递过程中引入的干扰噪声。

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