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龙图腾网获悉苏州兴钊防务研究院有限公司申请的专利一种探地雷达的数据可视化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：CN114782728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210385145.2，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种探地雷达的数据可视化方法是由袁瑛;毛涵秋;冯玉尧设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种探地雷达的数据可视化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种探地雷达的数据可视化方法，包括以下步骤：1建立地下介质模型，并进行探地雷达仿真获取多个目标参数随机的仿真数据，生成对应的B‑scan图像样本集；2对B‑scan图像进行探地雷达目标检测获取目标信号的顶点坐标，并提取顶点附近切片，根据切片对应目标的材料和尺寸参数数据建立对应数据集，并分别对应预训练神经网络；3将新提取的切片输入到预训练后的神经网络中，估计目标的材料和尺寸参数，并将对应参数信息打印在对应的顶点上，完成数据的可视化。与现有技术相比，本发明采用基于行连接聚类算法的探地雷达目标检测方法，能够更精确的检测特别是在目标信号交汇的复杂情况下，并识别探地雷达目标并进行可视化展示。

本发明授权一种探地雷达的数据可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种探地雷达的数据可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立地下介质模型，并进行探地雷达仿真获取多个目标参数随机的仿真数据，生成对应的B-scan图像样本集； 2对B-scan图像进行探地雷达目标检测获取目标信号的顶点坐标，并提取顶点附近切片，根据切片对应目标的材料和尺寸参数数据建立对应数据集，并分别对应预训练神经网络； 3将新提取的切片输入到预训练后的神经网络中，估计目标的材料和尺寸参数，并将对应参数信息打印在对应的顶点上，完成数据的可视化； 采用基于行连接聚类算法的探地雷达目标检测方法实现探地雷达目标检测以获取目标信号顶点坐标； 所述的基于行连接聚类算法的探地雷达目标检测方法具体包括以下步骤： 21对B-scan图像样本集中的每张原始B-scan图像进行预处理，包括零时刻校正、地杂波移除、幅度增强和自适应二值化处理，获得对应的两张二值化图像； 22对每张二值化图像进行目标提取，采用行连接聚类算法，将交汇的双曲线目标信号分离开，并拟合分离后的双曲线信号得到目标双曲线顶点位置，完成目标检测； 所述的步骤21中，根据雷达信号的频率获取零时间进行零时刻校正； 通过减去每行的平均值实现地杂波移除，则有： 其中，xt为一条信号在时间t处的幅值，xjt为第j条B-scan信号在时间t处的幅值，n为B-scan信号的条数，x1t为该B-scan信号在去地杂波后在时间t处的幅值； 考虑传播过程中的能量衰减，采用线性时变增益进行幅度增强，则有： 其中，x2t为幅度增强后的信号在时间t处的幅值，tN为仿真总时长； 采用自适应阈值方法进行二值化处理，则有： 其中，threshold为阈值，mean{}为计算平均数的函数，Ie为边缘像素的强度值，为边缘像素强度的最大值，ρb为一个介于0到1之间的小数； 所述的步骤21中，对幅度增强后的B-scan图像进行两次二值化处理，用以最大限度地减少由于反射极性的变化而导致的信息损失，其中，第一次作用于原始幅度增强后的B-scan图像，另一次作用于反转后的幅度增强后的B-scan图像； 所述的步骤22具体包括以下步骤： 221采用cv2.findContours函数来分离二值化图像中的潜在块，所述的潜在块定义为二值化图像中的相互没有连接的亮块； 222对每一个潜在块中的行片段采用行连接聚类算法分离交汇双曲线，所述的行片段定义为潜在块一行中的每段连续点集，具体包括： 2221判断潜在块中的当前行片段是否满足RCC条件，若是，则进行步骤2222，若否，则进行步骤2223； 2222将该行片段扩展连接到当前目标集群中； 2223将该行片段判定为新的残肢簇，并将判断目标转移到下一个目标集群，返回步骤2221继续判断是否满足RCC条件； 2224若该行片段与所有现有目标集群均没有连接，则将其作为一个新目标集群； 223根据分离出的双曲线进行拟合得到对应双曲线的顶点位置坐标，完成目标检测； 所述的RCC条件基于双曲线的几何特征提出，用于判断一个行片段是否为其他双曲线相交引起的新残肢，具体为： 若行片段的最小列在其所连接的残肢簇的左侧，或该行片段的最大列在其所连接的残肢簇的右侧，则认为满足RCC条件，若行片段不满足RCC条件，则将其视为新的残肢簇。

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