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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);深圳市地铁集团有限公司申请的专利一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法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：CN120634986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510705787.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法是由王大为;吕浩天;李超;高敬楠;樊泽鹏;戴江博;张宇辉;阳卫卫;谢秉磊;谭忆秋设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法在说明书摘要公布了：一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法。传统方法只运用通用模型对单一的B‑scan纵向剖面特征图像的雷达图像进行识别，现有模型没有针对探地雷达管道图像特征进行针对化调整，无法精准区分空洞病害和管道的图像特征，识别准确率较低。本发明中三视图地下管线智能检测方法为通过获取到的地下三维数据与DCO‑YOLO模型相结合后基于三维距离交并比算法得出三视图中标注框的空间重叠度以及匹配管道特征信息，利用三视图中标注框的空间重叠度以及匹配管道特征信息完成管道特征的快速识别及三视图匹配过程。

本发明授权一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维探地雷达的三视图地下管线智能检测方法，其特征在于：三视图地下管线智能检测方法为通过获取到的地下三维数据与DCO-YOLO模型相结合后基于三维距离交并比算法得出三视图中标注框的空间重叠度以及匹配管道特征信息，利用三视图中标注框的空间重叠度以及匹配管道特征信息完成管道特征的快速识别及三视图匹配过程； 通过三维探地雷达采集地下数据，经预处理生成B-Scan、C-Scan、D-Scan三视图图像集；采用DCO-YOLO模型进行特征识别，基于三维距离交并比算法将三视图识别框映射至三维空间，计算空间重叠度以匹配管道特征，实现管线走向分类与埋深计算过程； 所述DCO-YOLO模型为通过DySample动态上采样模块替代原始YOLOv11上采样、在C2PSA模块中引入卷积门控线性单元CGLU以及在C3K2模块嵌入OutlookAttention机制后得到的模型； 输入图像数据为将三视角图像集通过标准化处理调整图像尺寸、优化对比度、去除无关图案及去除文字标注后形成的均一化数据； 输入图像数据在计算3D-DIoU之前进行还原处理，还原处理为： 基于三个视图在输入图像数据中的位置，构建一个长L，宽W，高H的有限三维空间R，保留预测到的识别框在对应视图中的相对位置不变，每个识别框在三维空间R中包含三个维度的数据x,y,z，当输入图像数据为B-Scan视图上的管道特征识别框1-B的x数据时，对应的转换公式为： ， ， 上式中，和分别表示1-B标注框左右边缘折算到空间R中的坐标值；和分别表示1-B标注框左右边缘在输入图像下的坐标值；main_viewX,Y,width,height表示存入B-Scan左上顶点坐标和尺寸； 每个识别框在映射到空间R中确保对应补充一个维度的数据，补充处理过程为：识别框为管道B-scan纵向剖面特征图像识别框时，补充过程为管道B-scan纵向剖面特征图像识别框包含管道宽x和高z的空间信息，缺少长y的空间信息，对应补充D-Scan的y信息，以此类推对应处理补充，即将B-scan纵向剖面特征图像的z信息给C-scan水平切片特征图像，补C-scan水平切片特征图像的x信息给D-scan横向剖面特征图像； 基于三维距离交并比算法得出三视图中标注框的空间重叠度以及匹配管道特征信息的过程为： 通过计算和比较3D-DIoU判断三视图匹配过程，利用3D-DIoU反映管道特征三个视图特征的标注框映射到三维空间R后的空间相关性，3D-DIoU的计算公式为： 上式中，3DIoU为两个三维框的交体积比并体积；d为两个三维框中心点的欧式距离；c为覆盖两个三维框的最小外接立方体的对角线长度； 分别计算各标注框映射到三维空间中的3D-DIoU值，将每个标注框映射到三维空间中的3D-DIoU值与其对应的设定的阈值作比较，当阈值条件均符合时，表明三个识别框为同一个管道对应的B-scan纵向剖面特征图像、C-scan水平切片特征图像、D-scan横向剖面特征图像，即三个视图框处于匹配成功状态。

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