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龙图腾网获悉国网电力工程研究院有限公司;国网山东省电力公司经济技术研究院申请的专利一种电力管线识别模型构建方法及电力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：CN121144980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511668588.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种电力管线识别模型构建方法及电力管线识别方法是由孔小昂;赵斌滨;刘毅;许献磊;庄通设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力管线识别模型构建方法及电力管线识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达探测技术领域，具体涉及一种电力管线识别模型构建方法及电力管线识别方法。该方法通过对回波数据进行分层滤波和增益补偿，能够保证不同深度的信号中的杂波等均能有效去除，提高后续模型识别的准确性。同时，增益补偿也分别对每一层的回波信号进行处理，以使得深层信号能量与浅层信号能量在数值上处于同一量级，抑制因深度差异导致的特征漂移。在对回波信号进行特征提取后的特征中增加先验埋深和介电常数，使得该样本具备物理可解释性，显著降低因介质不确定性导致的深度误差，并更加体现管线特征。并且，为样本引入了空间局部密度作为惩罚权重，能够通过该加权策略强化对稀疏管线的学习。从而能够显著提高模型的识别精度和适用性。

本发明授权一种电力管线识别模型构建方法及电力管线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电力管线识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取探地雷达探测地下已知管线时的回波数据、地下土壤的介电常数以及管线类别； 根据所述介电常数计算的波速以及传输时间对所述回波数据分层，并对分层后的回波数据进行分层滤波以及增益补偿，得到预处理后的回波数据； 基于管线先验埋深构建截取时窗对预处理后的回波数据进行特征提取，并结合管线先验埋深和介电常数构建特征向量，所述特征向量作为样本和所述管线类别作为标签构成训练样本集； 基于所述样本的空间局部密度构建样本的惩罚权重，得到加权样本集； 采用所述加权样本集对支持向量机模型进行训练，得到电力管线识别模型； 根据所述介电常数计算的波速以及传输时间对所述回波数据分层，并对分层后的回波数据进行分层滤波以及增益补偿，得到预处理后的回波数据，包括： 根据所述回波数据中的直达波峰值确定时间零点； 基于所述时间零点，根据由介电常数确定的波速和回波数据对应的时间确定回波数据对应的深度，并基于所述深度将回波数据分层； 对分层后的不同深度的回波数据按照不同的频率范围进行分层滤波，所述频率范围中的频率上限和频率下限根据深度增大而降低； 采用指数增益函数对分层滤波后的回波数据进行增益补偿，所述指数增益函数为增益随时间变化的函数，所述指数增益函数的系数为趋肤衰减系数； 基于管线先验埋深构建截取时窗对预处理后的回波数据进行特征提取，并结合管线先验埋深和介电常数构建特征向量，所述特征向量作为样本和所述管线类别作为标签构成训练样本集，包括： 根据管线先验埋深以及所述波速的比值构建截取时窗； 基于所述截取时窗对预处理后的回波数据进行信号截取，并对截取的信号进行主成分分析，得到主成分特征； 基于所述主成分特征、管线先验埋深以及所述介电常数构建特征向量； 将所述特征向量作为样本、所述管线类别作为标签构建训练样本集。

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