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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于RA-U-Net网络的GPR数据重构方法及装置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：CN119089196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411050781.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于RA-U-Net网络的GPR数据重构方法及装置是由雷文太;孟丹;高航;宋靖雯;余世璇设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RA-U-Net网络的GPR数据重构方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据处理方法，具体是涉及到一种基于RA‑U‑Net网络的GPR数据重构方法及装置。方法包括：在获取目标B‑scan数据和背景B‑scan数据；将目标B‑scan数据包含的部分A‑scan数据采用零值代替，得到训练输入B‑scan数据；将目标B‑scan数据与背景B‑scan数据相减得到对应的标签B‑scan数据；利用训练输入B‑scan数据和对应的标签B‑scan数据对RA‑U‑Net网络训练RA‑U‑Net网络；将待重构B‑scan数据输入训练好的RA‑U‑Net网络进行数据重构处理，得到重构B‑scan数据。本方法可以对GPRB‑scan数据进行重构并进行去直达波处理。

本发明授权基于RA-U-Net网络的GPR数据重构方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于RA-U-Net网络的GPR数据重构方法，其特征是，包括： 在第一媒质场景下获取目标B-scan数据，以及在第二媒质场景下获取背景B-scan数据，所述第一媒质场景包含管线目标，所述第二媒质场景为所述第一媒质场景去除所述管线目标后得到的媒质场景； 将所述目标B-scan数据包含的部分A-scan数据采用零值代替，得到训练输入B-scan数据； 将所述目标B-scan数据与所述背景B-scan数据相减得到所述训练输入B-scan数据对应的标签B-scan数据； 利用所述训练输入B-scan数据和对应的所述标签B-scan数据对RA-U-Net网络进行迭代训练，得到训练好的RA-U-Net网络，所述RA-U-Net网络基于U-Net网络构建； 将待重构B-scan数据输入所述训练好的RA-U-Net网络进行数据重构处理，得到去除直达波的重构B-scan数据； 其中，所述利用所述训练输入B-scan数据和对应的所述标签B-scan数据对RA-U-Net网络进行迭代训练，得到训练好的RA-U-Net网络之前，所述方法还包括： 基于U-Net网络构建RA-U-Net网络，所述U-Net网络是一种编码器-解码器网络架构，包括编码器、解码器和跳跃连接模块，所述编码器用于将输入逐步降采样为特征图，所述解码器用于逐步恢复图像分辨率，所述跳跃连接模块用于将所述编码器中的特征图与所述解码器对应的层级相连接，所述编码器包括二维卷积模块； 构建嵌套残差模块，使所述嵌套残差模块代替所述编码器中的所述二维卷积模块，所述嵌套残差模块包括浅层残差块； 构建注意力门控模块，并将所述注意力门控模块引入所述跳跃连接模块，所述注意力门控模块用于对所述嵌套残差模块输出的高层特征和所述解码器上采样后传递的特征图进行注意力加权； 其中，所述浅层残差块包括输入路径和残差路径，所述输入路径依次包括第一卷积层和批量归一化层，所述残差路径包括第二卷积层，以匹配所述输入路径的输出和所述残差路径的输出的尺寸和通道数，所述残差路径用于实现从输入到输出的恒等映射； 所述浅层残差块的输出满足： Lx＝Fx+Hx； 其中，x代表所述浅层残差块输入的特征，Fx为所述输入路径的输出，Hx为所述残差路径的输出。

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