【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地下管线探测，涉及一种地下管线探测识别方法、系统及产品，特别涉及一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统。
技术介绍
1、地下管线作为城市的“血管”，是保障城市正常运行的“生命线”，随着城镇化的快速推进，城市地下管线的数量和规模越来越大，构成状况越来越复杂，在施工过程中，由于地下管线分布不清，给城镇建设与改造以及管线的使用与维护带来很多的困难。
2、探地雷达(ground penetrating radar，简称gpr)是一种对地下或物体内不可见的目标体或界面进行定位的电磁技术。探地雷达以其探测的高分辨率和高工作效率而成为地球物理勘探的一种有力工具。随着信号处理技术和电子技术的不断发展以及工程实践的增多和经验的丰富积累，探地雷达技术进一步发展，仪器不断更新，应用范围逐步扩大，现已被广泛应用于施工质量的控制、路面结构与材料研究、测设备应用技术研究、设计资料的勘察收集、病害隐患探测、工程质量事故原因的监察与仲裁、旧路的评定和改建、道路结构分层厚度检测、地下管道探测等领域。
3、探地雷达以电磁波作为信息载体，由于电磁波在传播过程中的衰减很快，同时，地下管线的探测精度与电磁波的中心频率有关，中心频率越高的电磁波，探测精度越高，但衰减也会越快，适合浅层高精度探测，反之适合深层探测。因此通常会产生一个大功率的高频信号，通过天线发射到地下，再通过天线接收回波信号，进行分析处理，实现对地下管线情况的探测。
4、由于探地雷达的工作特性，在地下管线实际探测工作中会接收到各种各样的杂波和
技术实现思路
1、为了解决现有的探地雷达在信号采集中不能有效过滤回波信号中的电磁干扰造成图像准确度不佳的技术问题，本专利技术提供了提供一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法及系统。
2、本专利技术的方法采用的技术方案是：一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，包括以下步骤：
3、步骤1：设置探地雷达的发射天线和接收天线，通过发射天线发射雷达信号，通过接收天线接收探地雷达探测时的回波信号，生成地下管线目标探测图p1；
4、步骤2：将所述地下管线目标探测图p1输入神经网络，获得高分辨率地下管线目标探测图；
5、所述神经网络由特征提取子网络和特征融合子网络组成；
6、所述特征提取子网络，由顺序连接的第一下采样层、第二下采样层和第三下采样层组成，用于将输入的p1依次下采样获得不同尺寸的层次化图像特征p＝{p2，p3，p4}；所述p4为低分辨率粗探测图，记为p′4；所述特征融合子网络，由第一上采样操作层、第一融合层、第一特征融合解码器、第二上采样操作层、第二融合层、第二特征融合解码器、第三上采样操作层、第三融合层和第三特征融合解码器组成，用于将p′4通过第一上采样操作层上采样处理后，与所述p′4、p3通过第一融合层逐像素相加后输入第一特征融合解码器处理，输出p′3；然后将p′3通过第二上采样操作层上采样处理后与所述p′4、p′3、p2通过第二融合层逐像素相加后输入所述第二特征融合解码器处理，输出p′2；最后将p′2通过第三上采样操作层上采样处理后与所述p′4、p′3、p′2、p1通过第三融合层逐像素相加后输入所述第三特征融合解码器处理，获得高分辨率地下管线目标探测图。
7、作为优选，所述特征融合解码器，由并行设置的两个分支组成；第一分支由顺序连接的降维卷积层、注意力卷积层、分类器组成；第二分支由顺利连接的降维卷积层、注意力卷积层、上采样层、分类器组成；其中，第一分支的注意力卷积层输出与第二分支的上采样层逐像素相加后输入第一分支的分类器中；所述高分辨率特征图经第一分支处理后输出高分辨率细节图，所述低分辨率特征图经第二分支处理后输出低分辨率细节图；所述高分辨率细节图与所述低分辨率细节图逐像素相加后输出高分辨率预测图。
8、本专利技术的系统采用的技术方案是：一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，由探地雷达、回波信号采集处理器和上位机组成；所述探地雷达由主控单元、发射机、发射天线、接收机、接收天线组成；所述回波信号采集处理器由顺序连接的回波调理电路、adc模块、fpga模块和stm32模块组成；所述stm32模块与所述上位机连接通信；
9、所述回波调理电路，用于将所述探地雷达接收机接收的回波信号进行变压、程控调理和放大处理；所述adc模块，用于将调理后的回波信号进行模数转换，得到并行的数据流；所述fpga模块用于控制所述adc模块的对模数转换过程，及用于接收并行的数据流并进行数据处理后发送至所述stm32模块；所述stm32模块对接收的数据流进行处理后输入所述上位机，及发出反向控制增益指令至所述fpga模块，通过反向控制增益指令控制回波调理电路的增益，实现对回波信号放大或衰减的程序可控。
10、作为优选，所述回波调理电路包括依次顺序连接的射频变压器、可变增益的射频放大器以及全差分放大器；所述射频变压器用于对接收回波信号进行变压，可变增益的射频放大器用于对变压的回波信号进行程控放大或程控衰减，在输入至全差分放大器。
11、作为优选，所述adc模块，采用并行连接的两个模数转换器，首先通过des双边采样模式，结合所述fpga模块提供的采样时钟的双边沿，对所述回波调理电路输出的回波信号进行采样，得到并行的高速数据流；然后通过lvds低电压差分传输方式，将并行的高速数据流发送至所述fpga模块中。
12、作为优选，所述fpga模块通过pll锁相环倍频以及相移处理，得到两个相位差为90°的采样时钟；所述fpga模块通过设置的高速数据采集单元，向所述adc模块中输入频率相同，相位不同的采样时钟。
13、作为优选，所述fpga模块包括顺序连接的高速数据采集单元、数据缓存单元和数据叠加单元；所述数据叠加单元连接所述stm32模块；所述fpga模块还设置有控制增益单元，分别与所述stm32模块和所述回波调理电路连接，用于调节回波调理电路的增益大小；
14、所述数据缓冲单元，用于对接收并行的高速数据流进行缓存，并将并行的高速数据流重新拼接为串行，输入到所述数据叠加单元进行数据处理；所述数据叠加单元对拼接后的高速数据流进行矫正和降噪处理后发送至所述stm32模块中。
15、作为优选，所述数据叠加单元用于对拼接后的高速数据流进行零时矫正和叠加降噪处理。
16、作为优选，所述零时矫正，是采用固定发射天线和接收天线之间的相对位置，以直达波到来的时刻作为参考来矫正时差。
17、作为优选，所述叠加降噪处理，是采用平均叠加降噪算法对高速数据流进行处理。
18、相对于现有技术，本专利技术的有益效果包括：
19、(1)本专利技术设计了一个密集连接的粗到细特征融合解码器架构，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，其特征在于：所述特征融合解码器，由并行设置的两个分支组成；第一分支由顺序连接的降维卷积层、注意力卷积层、分类器组成；第二分支由顺利连接的降维卷积层、注意力卷积层、上采样层、分类器组成；其中，第一分支的注意力卷积层输出与第二分支的上采样层逐像素相加后输入第一分支的分类器中；所述高分辨率特征图经第一分支处理后输出高分辨率细节图，所述低分辨率特征图经第二分支处理后输出低分辨率细节图；所述高分辨率细节图与所述低分辨率细节图逐像素相加后输出高分辨率预测图。
3.一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，用于实现权利要求1或2所述方法；其特征在于：由探地雷达、回波信号采集处理器和上位机组成；所述探地雷达由主控单元、发射机、发射天线、接收机、接收天线组成；所述回波信号采集处理器由顺序连接的回波调理电路、ADC模块、FPGA模块和STM32模块组成；所述STM32模块与所述上位机连接通信；
4.根据权利
5.根据权利要求3所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述ADC模块，采用并行连接的两个模数转换器，首先通过DES双边采样模式，结合所述FPGA模块提供的采样时钟的双边沿，对所述回波调理电路输出的回波信号进行采样，得到并行的高速数据流；然后通过LVDS低电压差分传输方式，将并行的高速数据流发送至所述FPGA模块中。
6.根据权利要求3所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述FPGA模块通过PLL锁相环倍频以及相移处理，得到两个相位差为90°的采样时钟；所述FPGA模块通过设置的高速数据采集单元，向所述ADC模块中输入频率相同，相位不同的采样时钟。
7.根据权利要求3所述的基于探地雷达的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述FPGA模块包括顺序连接的高速数据采集单元、数据缓存单元和数据叠加单元；所述数据叠加单元连接所述STM32模块；所述FPGA模块还设置有控制增益单元，分别与所述STM32模块和所述回波调理电路连接，用于调节回波调理电路的增益大小；
8.根据权利要求7所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述数据叠加单元用于对拼接后的高速数据流进行零时矫正和叠加降噪处理。
9.根据权利要求8所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述零时矫正，是采用固定发射天线和接收天线之间的相对位置，以直达波到来的时刻作为参考来矫正时差。
10.根据权利要求8所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述叠加降噪处理，是采用平均叠加降噪算法对高速数据流进行处理。
...【技术特征摘要】
1.一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别方法，其特征在于：所述特征融合解码器，由并行设置的两个分支组成；第一分支由顺序连接的降维卷积层、注意力卷积层、分类器组成；第二分支由顺利连接的降维卷积层、注意力卷积层、上采样层、分类器组成；其中，第一分支的注意力卷积层输出与第二分支的上采样层逐像素相加后输入第一分支的分类器中；所述高分辨率特征图经第一分支处理后输出高分辨率细节图，所述低分辨率特征图经第二分支处理后输出低分辨率细节图；所述高分辨率细节图与所述低分辨率细节图逐像素相加后输出高分辨率预测图。
3.一种基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，用于实现权利要求1或2所述方法；其特征在于：由探地雷达、回波信号采集处理器和上位机组成；所述探地雷达由主控单元、发射机、发射天线、接收机、接收天线组成；所述回波信号采集处理器由顺序连接的回波调理电路、adc模块、fpga模块和stm32模块组成；所述stm32模块与所述上位机连接通信；
4.根据权利要求3所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所述回波调理电路包括依次顺序连接的射频变压器、可变增益的射频放大器以及全差分放大器；所述射频变压器用于对接收回波信号进行变压，可变增益的射频放大器用于对变压的回波信号进行程控放大或程控衰减，在输入至全差分放大器。
5.根据权利要求3所述的基于探地雷达和神经网络的地下管线探测识别系统，其特征在于：所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王兴文，华辉，黄虎文，梁剑芳，邵泽兴，袁惠煜，曹博文，
申请(专利权)人：湖北省国土测绘院，
类型：发明
国别省市：
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