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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;深圳市市政工程总公司申请的专利一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废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：CN116895017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310853728.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废识别方法是由易军艳;陈禹衡;范璐璐;毛小轩;许勐;王东升;裴忠实;涂亮亮;杨建红;张成永设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废识别方法在说明书摘要公布了：一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废识别方法，涉及一种建筑固废识别方法。构建室内建筑固废堆积场景，模拟单一固废和随机堆积两种工况；利用毫米波雷达进行扫描采样，随机堆积工况多次调整，成像处理得到SAR图像；图像增广并对各类目标标注，分割数据集划分形成训练集和验证集；训练集放入模型，进行预训练权重和超参数设置，训练得到最佳权值文件；将碎砖块和碎混凝土块过滤，得到钢筋及整砖的图像；语义分割；基于雷达测距原理，获得钢筋及整砖各端点的真实空间坐标，实现二维尺寸的识别。基于电磁散射特性的差异对钢筋及整砖进行识别，并基于雷达测距原理进行二维尺寸检测，为建筑固废资源化利用及高附加值消纳提供技术支撑。

本发明授权一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达合成孔径成像的建筑固废识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：收集各类典型建筑固废并构建室内建筑固废堆积场景，模拟单一固废和随机堆积两种工况，其中所述各类典型建筑固废包括整砖、碎砖块、碎混凝土块及钢筋； 步骤二：利用毫米波雷达对所述单一固废工况下的各类典型建筑固废进行平面光栅扫描采样，同时对所述随机堆积工况下各类典型建筑固废进行多次调整，所述调整包括各类典型建筑固废的数量、位置及摆放姿态，每次调整后同样利用毫米波雷达进行平面光栅扫描采样，两种工况采样完成后基于距离-多普勒算法对收集到的雷达回波信号进行成像处理，得到SAR图像并设置为jpg格式； 步骤三：对采集到的所述SAR图像进行增广，并使用开源数据的标注软件对SAR图像中的各类目标进行标注形成数据集，每张SAR图像标注完成后产生一个json文件并自动保存，所述标注软件将一个json文件转换成一张jpg原图和一张png掩码图，然后将所有的jpg原图和png掩码图分别存入相应文件夹形成分割数据集，按照9:1的比例将所述分割数据集划分形成训练集和验证集； 步骤四：将步骤三得到的训练集放入DeepLabv3+卷积神经网络模型中，进行预训练权重和超参数设置，配置算法所需环境对模型进行训练得到最佳权值文件； 步骤五：调整对比度，利用建筑固废电磁散射特性的差异，在算法归一化的处理下，将SAR图像中的碎砖块和碎混凝土块过滤掉，从而选择性地得到钢筋及整砖的SAR图像； 步骤六：基于训练完毕的DeepLabv3+卷积神经网络模型，对整砖及钢筋SAR图像进行语义分割，识别出图像中钢筋及整砖所在的像素区域，逐像素对整砖及钢筋SAR图像中的目标进行分类，并打上标签； 步骤七：基于雷达测距原理，以雷达光栅的扫描平面正中心为坐标原点，则成像平面与雷达之间的距离即为目标位置的z坐标，以成像平面的正中心为平面直角坐标系原点，则可得SAR图像中每一点的x、y坐标，进而可获得钢筋及整砖各端点的真实空间坐标，实现对SAR图像中钢筋及整砖的二维尺寸的识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;深圳市市政工程总公司，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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