浙江工业大学;浙江省国土整治中心梁利华获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学;浙江省国土整治中心申请的专利基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测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：CN120703720B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511213808.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测方法及装置是由梁利华;王恒林;边辉辉;陈新明;宋佩华;陈习军;徐汉梁;周吕斌;王海玲;陈铭设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测方法及装置，包括获取用于扫描新垦耕地地下结构的400‑900MHz双频探地雷达的探测信号进行二维带通滤波；并将GPR图像的地面直达波及背景直流信号进行二次滤波并进行图像增强，以获取多样性的GPR图像空间障碍物反射特征；基于二次滤波后的GPR图像与特征增强后的GPR图像构建数据集用于训练融合串联路径动态可变形卷积的单检测头目标识别网络YOLO‑SGISAC，从而获取能够精准检测GPR图像空间障碍物的推理模型，同时输出检测结果；对检测结果进行介电常数矫正，以获取较为准确的目标坐标，为土地整治工程质量检测提供科学的土地质量检测方法。
本发明授权基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于目标识别的新垦耕地GPR图像空间障碍物检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：基于探地雷达获取新垦耕地地下结构的探测信号； S2：对所述探测信号进行滤波处理，以得到突出边缘细节的GPR图像； S3：对所述GPR图像进行直达波和背景直流信号的滤波操作； S4：对所述滤波后的GPR图像进行图像增强，以获取多样性的GPR空间障碍物特征图像； S5：对所述多样性的GPR空间障碍物特征图像进行标签制作，构建空间障碍物GPR图像数据集； S6：构建融合串联路径动态可变形卷积的单检测头目标识别网络模型YOLO-SGISAC，对所述空间障碍物GPR图像数据集进行监督训练，并根据训练完成的模型进行农田地下障碍物检测，同时输出目标框中心坐标，并通过土壤介电常数修正目标框中心坐标。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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