面向探地雷达 B-scan 图像的目标检测算法综述
发布时间：2021-06-28
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DOI码：10.11999/JEIT190680
发表刊物：电子与信息学报
关键字：探地雷达；地下目标检测；机器学习；深度学习；双曲线反射
摘要：利用无损探测技术来获取地下目标的信息是当前研究的热点，探地雷达(GPR)作为一种重要的无损工具，已被广泛用于检测，定位和特征化地下目标。然而，从GPR成像中探测掩埋物体并评估其位置既费时又费力。因此，实现地下目标的自动化探测对实际应用是必要的。为此，该文在综合分析地下目标回波特征的基础上，讨论了使用GPR评估目标位置的可行性，并回顾了国内外学者在GPR成像中对双曲线特征自动化检测的研究进展。该文还在国内外典型实例剖析的基础上，总结并比较了目标检测的处理方法。最后指出，未来的研究应集中于开发新的深度学习检测框架，用以自动检测和估计真实场景中的地下特征。
第一作者：侯斐斐(博士生)
论文类型：期刊论文
学科门类：工学
一级学科：信息与通信工程
文献类型：J
卷号：42
期号：1
页面范围：191-200
是否译文：否
发表时间：2019-11-18