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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;大连中睿科技发展有限公司申请的专利一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线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：CN115343703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210881029.X，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线识别方法是由白旭;温志涛;魏守明;郭士増;刘金龙;栗昱昊;张天祥;崔海涛设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于自训练的3D‑CNN探地雷达三维图像的管线识别方法。所述方法包括对所获得的探地雷达三维回波图像进行预处理；将探地雷达三维回波图像划分成训练集和验证集，对验证集中的全部数据以及训练集中的一部分数据进行人工标注；利用训练集对结合注意力机制的3D‑CNN的神经网络模型进行自训练，得到训练好的权重模型；利用训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别。本发明解决了传统的神经网络依赖于大量、准确的标记样本的问题，仅用少量的标记样本和大量的无标记样本使得识别准确率有了较大的提高，同时也节省了人工标注样本的时间，提高了效率。

本发明授权一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自训练的3D-CNN探地雷达三维图像的管线识别方法，其特征在于，所述方法具体包括： 步骤1：对所获得的探地雷达三维回波图像进行预处理，所述预处理包括利用均值滤波进行直达波滤除以及利用极值包络法对滤除直达波后的图像进行增益处理； 步骤2：将步骤1得到的探地雷达三维回波图像随机划分成训练集和验证集，对验证集中的全部数据以及训练集中的一部分数据进行人工标注，分别为管线、空洞和无目标三类，作为有标签样本，训练集中的其余数据作为无标签样本； 步骤3：利用步骤2得到的训练集对结合注意力机制的3D-CNN的神经网络模型A-3D-CNN进行自训练，得到训练好的权重模型；所述自训练是通过对无标签样本分配伪标签来对A-3D-CNN网络进行训练的；网络训练过程分为两个阶段，第一个阶段中首先用有标签样本集L对A-3D-CNN充分预训练；第二个阶段中首先使用训练后的A-3D-CNN对无标签样本集U进行预测，将预测结果中概率最大的类设为该样本的伪标签，将拥有伪标签的无标签数据视为有标签的数据，共同参与对A-3D-CNN的训练； 步骤4：利用步骤3获得的训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别； 所述训练过程中的损失函数为： 公式（1）中第一项是监督学习下的网络的损失函数，第二项是无标记样本的损失项；式中是有标签的样本的真实标签，是网络的预测输出，其中网络为无标签样本分配的伪标签，可通过公式（2）得到，是网络的预测输出，是无标签样本的损失函数分配权重系数，可通过公式（3）得到，其中表示预训练的周期数，从到使无监督损失逐渐上升，为无监督损失项最大的加权系数。

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