摘要
本发明公开了一种基于多源数据融合与智能分析的地下管线探测方法及系统,属于管线探测技术领域。方法包括:采集目标区域的多源数据;其中,多源数据包括电磁信号数据、电磁波反射数据和声波传播数据;对多源数据进行滤波以及归一化预处理,得到目标数据;构建多源数据融合模型对目标数据进行特征级融合,生成融合特征向量;构建基于深度学习的地下管线识别模型对融合特征向量进行智能分析与识别,得到地下管线的识别结果;通过可视化的方式将识别结果在电子地图上进行标注与展示。本发明通过融合多种探测技术采集的数据,并运用智能分析算法,提高地下管线探测的准确性、可靠性和效率,解决现有探测技术存在的局限性问题。
技术关键词
地下管线探测方法
地下管线信息
城市地下管线
训练样本数据
地下金属管线
电子地图
地下管线探测系统
声波探测器
文本特征向量
图像特征提取
电磁
基准
分支
地下管线数据
探地雷达
管线探测技术
政务新媒体
智能分析算法
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资源供应
异常对象
特征提取方式
训练样本数据
列表
海报生成方法
生成结构化数据
训练样本数据
视觉特征提取
对象
服务器老化
稳定性测试方法
性能预测模型
卷积神经网络结构
参数
消防设备
消防炮
智能灭火方法
激光雷达
训练样本数据
案件
分案方法
训练样本数据
评价特征
神经网络模型