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龙图腾网获悉中南大学申请的专利浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法及系统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：CN121582386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511618441.2，技术领域涉及：G06T11/65；该发明授权浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法及系统是由雷文太;陈天语;李明珠;王以明;蒲美琴;张涛;高航设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法及系统，包括构建含有浅层钢筋网和空洞的层状介质场景；获取具有不同遮蔽状态的图像数据信息并预处理以构建重构数据集；构建浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构初始模型并训练得到浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构模型；采用得到的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构模型进行实际的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构。本发明通过构建的含有浅层钢筋网和空洞的层状介质场景来获取多类型的训练数据，并对包括了U型网络、Sobel算子、注意力机制、残差结构、平均机制和跳跃连接方案的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构模型进行训练，因此不仅能够实现浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构，而且可靠性更高，精确性更好，重构效率更高。

本发明授权浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构方法，其特征在于包括如下步骤： S1.构建含有浅层钢筋网和空洞的层状介质场景； S2.基于步骤S1构建的场景，获取具有不同遮蔽状态的图像数据信息； S3.对步骤S2获取的图像数据信息进行预处理，以构建重构数据集； S4.构建浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构初始模型； 浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构初始模型包括第一阶段模型和第二阶段模型； 基于U型网络、Sobel算子、残差结构和跳跃连接方案，构建第一阶段模型；第一阶段模型用于抑制钢筋网的回波； 基于U型网络、残差结构、注意力机制、平均机制、多尺度边缘融合和跳跃连接方案，构建第二阶段模型；第二阶段模型用于根据第一阶段模型的输出，进行空洞的重构； 构建的第一阶段模型，包括第一阶段编码器、第一阶段解码器和第一阶段滤波模块； 第一阶段编码器包括依次串接的第一编码第一残差模块、第一编码第一边缘模块、第一编码第一最大池化模块、第一编码第二残差模块、第一编码第二边缘模块、第一编码第二最大池化模块、第一编码第三残差模块、第一编码第三边缘模块、第一编码第三最大池化模块、第一编码第四残差模块、第一编码第四边缘模块、第一编码第四最大池化模块和第一编码第五残差模块； 第一阶段解码器包括依次串接的第一解码第一转置卷积模块、第一解码第一残差模块、第一解码第一边缘模块、第一解码第二转置卷积模块、第一解码第二残差模块、第一解码第二边缘模块、第一解码第三转置卷积模块、第一解码第三残差模块、第一解码第三边缘模块、第一解码第四转置卷积模块、第一解码第四残差模块和第一解码第四边缘模块；同时，第一编码第四边缘模块的输出和第一解码第一残差模块的输出拼接后，作为第一解码第一边缘模块的输入；第一编码第三边缘模块的输出和第一解码第二残差模块的输出拼接后，作为第一解码第二边缘模块的输入；第一编码第二边缘模块的输出和第一解码第三残差模块的输出拼接后，作为第一解码第三边缘模块的输入；第一编码第一边缘模块的输出和第一解码第四残差模块的输出拼接后，作为第一解码第四边缘模块的输入； 第一阶段滤波模块包括依次串接的第一阶段卷积层和第一阶段激活函数层，且第一阶段解码器的输出为第一阶段滤波模块的输入； 第一阶段模型用于抑制钢筋网的回波，并输出无钢筋网回波的GPR图像； 第一编码第一边缘模块~第一编码第四边缘模块，以及第一解码第一边缘模块~第一解码第四边缘模块，结构均相同； 边缘模块的处理过程，包括如下步骤： 采用Sobel算子检测输入的图像的水平边缘信息和垂直边缘信息，并分别取绝对值得到绝对水平边缘信息和绝对垂直边缘信息； 将得到的绝对水平边缘信息、绝对垂直边缘信息与输入的图像信息拼接后，通过 的2d卷积层进行融合处理，再依次通过归一化层和ReLU激活函数层进行处理，得到边缘模 块的输出； 构建的第二阶段模型，包括第二阶段编码器、第二阶段解码器、第二阶段平均模块和第二阶段重构模块； 第二阶段编码器包括依次串接的第二编码第一残差模块、第二编码第一最大池化模块、第二编码第二残差模块、第二编码第二最大池化模块、第二编码第三残差模块、第二编码第三最大池化模块、第二编码第四残差模块、第二编码第四最大池化模块和第二编码第五残差模块； 第二阶段编码器包括依次串接的第二解码第一转置卷积模块、第二解码第一残差模块、第二解码第二转置卷积模块、第二解码第二残差模块、第二解码第三转置卷积模块、第二解码第三残差模块、第二解码第四转置卷积模块和第二解码第四残差模块；同时，第二编码第四残差模块的输出通过第四注意力模块处理后，与第二编码第五残差模块的输出拼接，作为第二解码第一转置卷积模块的输入；第二编码第三残差模块的输出通过第三注意力模块处理后，与第二解码第一残差模块的输出拼接，作为第二解码第二转置卷积模块的输入；第二编码第二残差模块的输出通过第二注意力模块处理后，与第二解码第二残差模块的输出拼接，作为第二解码第三转置卷积模块的输入；第二编码第一残差模块的输出通过第一注意力模块处理后，与第二解码第三残差模块的输出拼接，作为第二解码第四转置卷积模块的输入； 第二阶段平均模块包括第二平均第一卷积层、第二平均第二卷积层、第二平均第三卷积层和第二平均第四卷积层；第二编码第一残差模块的输出通过第二平均第一卷积层处理，得到第二平均第一信号；第二编码第二残差模块的输出通过第二平均第二卷积层处理，得到第二平均第二信号；第二编码第三残差模块的输出通过第二平均第三卷积层处理，得到第二平均第三信号；第二编码第四残差模块的输出通过第二平均第四卷积层处理，得到第二平均第四信号；将得到的第二平均第一信号~第二平均第四信号求平均值，得到第二阶段平均模块的输出； 第二阶段重构模块包括重构卷积层；第二阶段解码器的输出通过重构卷积层处理后，与第二阶段平均模块的输出进行求和，得到最终的空洞重构的结果； S5.采用步骤S3得到的重构数据集，对步骤S4构建的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构初始模型进行训练，得到浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构模型； S6.采用步骤S5得到的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构模型，进行实际的浅层钢筋网遮蔽下空洞的重构。

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