基于Faster R-CNN算法的探地雷达管线目标智能识别

胡浩帮; 方宏远; 王复明; 董家修

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基于Faster R-CNN算法的探地雷达管线目标智能识别

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针对传统识别探地雷达管线目标图像时速度较慢、难以识别多个相交的双曲线特征的缺点,文章提出了一种基于区域选择的目标检测与识别算法,搭建了基于Caffe深度学习框架的图像检测试验平台.采用郑州市地下管线检测的实测探地雷达剖面图像,对Faster R-CNN模型进行对比分析和优化改进,选择试验效果较优的网络模型检测识别样本数据集.试验结果表明,模型识别的平均正确率(Average Precision,AP)可达90％以上,具有良好的识别效果与噪声鲁棒性.

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来源
《城市勘测》 |2020年第3期|203-208|共6页
作者
胡浩帮; 方宏远; 王复明; 董家修;
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作者单位

郑州大学水利科学与工程学院河南郑州 450001;

郑州大学水利科学与工程学院河南郑州 450001;

郑州大学水利科学与工程学院河南郑州 450001;

郑州大学水利科学与工程学院河南郑州 450001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类排水工程（沟渠工程、下水道工程）;测绘雷达;
关键词
探地雷达; 目标检测与识别; 深度学习; FasterR-CNN;

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