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本发明公开了一种基于卷积神经网络的沙漠地区管道泄漏目标识别方法，包括，利用探地雷达采集目标数据，对数据进行预处理，构建卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练与测试。目前最常使用的人工解译手段具有极强的主观性，容易受人影响产生极大的偏差，人工智能由计算机进行学习识别，得出的结论不容易受人的主观因素影响，得出的解释结果也更加客观准确，本发明所提出的是基于卷积神经网络的自动目标识别方法，其能够从输入的数据中自动提取出管道以及泄漏的特征，且在进行训练中仅需要人工输入部分标签，不需要过多的干预。经过训练后的
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113392705 A
(43)申请公布日 2021.09.14
(21)申请号 202110522573.0 G06N 3/04 (2006.01)
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