摘要
本发明提供基于探地雷达的地下矿体定位识别方法及系统,涉及矿体探测技术领域,所述方法包括:将校正后的多维度点云特征集输入预训练的闭环卷积神经网络,通过迁移学习优化网络参数,输出矿体目标的类别置信度及空间位置概率分布点云;基于空间位置概率分布点云,结合电磁波双程走时计算规则及卡尼亚电阻率测量结果,通过逆向投影算法生成矿体深度与水平定位点云;对逆向投影定位点云进行多尺度二维经验模态分解,滤除噪声分量以提取高置信度目标点云。本发明提高了矿体识别的准确性和稳定性。
技术关键词
定位识别方法
三维点云数据
二维经验模态分解
探地雷达
点云特征
优化网络参数
电磁波传播速度
定位点
动态校正
投影算法
坐标
滤除噪声
干扰特征
回波
介电常数值
多尺度
时延
矿体探测技术
系统为您推荐了相关专利信息
单体化方法
三维点云数据
分段
工业设备
语义点云
地图更新
路径规划方法
栅格地图
数据采集模块
视觉图像信息
探地雷达图像
图像识别方法
雷达图像数据
特征金字塔网络
检测头
点云特征
激光雷达点云数据
车辆定位方法
矩阵
点云地图
铁路扣件
三维点云数据
模型训练模块
度量
点云特征