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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利一种桥梁钢筋的雷达智能识别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：CN115310482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210919790.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法是由刘鹏飞;李京伦;谢小国;张志厚;罗兵;张天一;许广春;刘慰心;叶志虎设计研发完成，并于2022-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法，改变桥梁结构的介电常数和电导率，通过正演获取其响应特征；收集已有桥梁钢筋探地雷达响应典型图谱，系统梳理响应特征，构建样本数据集；通过时域有限差分法正演计算，获得样本数据对的数据集；基于全卷积神经网络的M‑Net架构为骨干网络设计桥梁钢筋的雷达智能识别网络，对雷达智能识别网络进行训练与优化；对物理模型实测探地雷达数据进行反演，验证钢筋位置、介电常数和直径与真实情况是否相符。本发明至少具备有以下有益效果：将多尺度输入集成到编码模块中，避免参数的大幅度增长；增加编码模块路径的网络宽度；增加了BIG‑invnet网络的泛化性；可以提取多尺度信息，提高探地雷达桥梁钢筋识别效果。

本发明授权一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种桥梁钢筋的雷达智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过调节钢筋直径、保护层厚度、钢筋间距，改变桥梁结构的介电常数和电导率，通过正演获取其响应特征；S2、收集已有桥梁钢筋探地雷达响应典型图谱，系统梳理响应特征，构建样本数据集；S3、为二维介电模型划分网格，所述二维介电模型包含不同直径、不同埋深的钢筋；设计混凝土中不同直径、不同埋深及不同位置的钢筋介电模型，通过时域有限差分法正演计算，获得样本数据对的数据集；每个样本数据对均由介电模型和相应的探地雷达数据组成；通过双线性插值使探地雷达数据与模型数据同大小；S4、基于全卷积神经网络的M-Net架构为骨干网络设计桥梁钢筋的雷达智能识别网络，使用Keras构建雷达智能识别网络模型框架，采用tensorflow作为后端；S5、对雷达智能识别网络进行训练与优化，将样本数据库随机分为训练数据，测试数据和验证数据，在训练过程中，所有输入和输出值均被标准化为[0，1]的范围，在每次训练之后进行验证；S6、对物理模型实测探地雷达数据进行反演，验证钢筋位置、介电常数和直径与真实情况是否相符；雷达智能识别网络包括探地雷达桥梁钢筋多尺度输入模块、编码模块、金字塔卷积模块、解码模块和多尺度输出模块；探地雷达桥梁钢筋多尺度输入模块用于构建数据金字塔输入，并实现不同层级感受野融合；其使用平均池化层自然地对雷达数据进行降采样，并在编码器路径中构造多尺度输入；步骤S4中，在M-net测输入层的基础之上，加入了金字塔型卷积层，将多尺度输入集成到编码模块中，避免参数的大幅度增长，增加编码模块路径的网络宽度，增加雷达智能识别网络的泛化性；编码模块包括8个卷积层、3个池化层；所述卷积层负责获取探地雷达桥梁钢筋数据局域特征，所述池化层对数据进行下采样并且将尺度不变特征传送到下一层；为保障网络学习性能稳定的情况下提升网络的学习速度，在卷积层后加入批量归一化算法，通过激活函数解决网络训练时存在梯度消失和收敛速度问题；金字塔卷积模块在编码阶段结束后，将特征图进行金字塔卷积操作，金字塔卷积模块包含不同尺度的卷积核，能够提取多尺度信息，提高探地雷达桥梁钢筋识别效果；解码模块对缩小后的特征图像进行上采样，然后进行卷积处理，从而完善异常体的几何形状，弥补之前操作造成的细节损失；多尺度输出模块为早期的层生成一个相应的局部输出映射；将多个局部输出映射的平均值作为最终输出；从而实现深层监控，能够缓解梯度消失问题，有助于早期层的训练。

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