基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法、系统及介质与流程

本发明涉及探地雷达，特别是涉及一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法、系统及介质。

背景技术：

1、探地雷达（ground penetrating radar，gpr）是一种利用高频电磁波探测地下介质结构的无损检测技术。探地雷达通过发射天线向地下发射电磁脉冲信号，当电磁波遇到介电常数、电导率或磁导率发生突变的地下目标或界面时，部分电磁波能量发生反射并被接收天线采集。通过对接收信号进行成像处理，可以形成二维b-scan图像，从而用于地下结构分析和缺陷识别。近年来，深度学习目标检测方法被逐渐应用于探地雷达缺陷识别任务。yolo系列目标检测网络具有较高检测速度和实时性，但现有方法大多直接将原始探地雷达b-scan图像输入检测网络，缺少面向检测任务的自适应图像增强机制。当原始图像存在缺陷反射弱、背景噪声强和目标边缘模糊等问题时，单纯依靠检测网络自身的特征提取能力难以充分恢复被噪声掩盖的缺陷信息。此外，探地雷达缺陷目标同时具有局部边缘、双曲线纹理、层状背景上下文和多尺度空间分布等特征。常规卷积主要在空域提取局部结构，容易忽略高频缺陷边缘和低频地层背景之间的互补关系；常规特征金字塔直接融合不同层级特征时，非相邻层级之间语义差距较大，容易造成小目标定位细节或高层语义信息在传递中退化。

技术实现思路

1、为了解决探地雷达的原始图像质量不高时，单纯依靠现有检测网络自身的特征提取能力难以充分恢复被噪声掩盖的缺陷信息的技术问题，本发明提供一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法、系统及介质。

2、第一方面，本发明提出了一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其包括：

3、先将探地雷达的原始图像x输入生成对抗增强网络得到缺陷增强图像xe。接着将xe输入频空融合检测网络，在其不同尺度分支中，通过频域-空域卷积模块、c2f模块、无参数注意力模块进行特征提取，得到多尺度的注意力增强特征。融合多尺度的注意力增强特征后，输入检测头处理得到探地雷达缺陷。

4、其中，对抗增强网络包括：生成器、判别器。生成器用于对x进行缺陷感知增强生成残差增强图δx，并将δx与x相加得到缺陷增强图像xe。判别器用于在训练阶段对真实缺陷图像和xe进行判别，并通过训练损失约束生成器。

5、频域-空域卷积模块包括：频域分支、空域分支。频域分支用于采用离散小波变换对其输入特征进行频率分解和处理后得到低频处理特征fl和由高频处理特征fh生成的通道权重a。空域分支对其输入特征处理后得到空域结构特征fs。fl、a、fs融合后得到频空融合特征并输入c2f模块。

6、第二方面，本发明还提出了一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测系统，其使用第一方面中的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法。探地雷达缺陷检测系统包括：缺陷增强模块、缺陷识别模块。

7、其中，缺陷增强模块用于将探地雷达的原始图像x输入生成对抗增强网络得到缺陷增强图像xe。其中，对抗增强网络包括：生成器、判别器。生成器用于对x进行缺陷感知增强生成残差增强图δx，并将残差增强图δx与原始图像x相加得到缺陷增强图像xe。判别器用于在训练阶段对真实缺陷图像和缺陷增强图像xe进行判别，并通过训练损失约束生成器。缺陷识别模块用于将缺陷增强图像xe输入频空融合检测网络，在其不同尺度分支中，通过频域-空域卷积模块、c2f模块、无参数注意力模块进行特征提取，得到多尺度的注意力增强特征。融合多尺度的注意力增强特征后，输入检测头处理得到探地雷达缺陷；其中，频域-空域卷积模块包括：频域分支、空域分支。频域分支用于采用离散小波变换对其输入特征进行频率分解和处理后得到低频处理特征fl和由高频处理特征fh生成的通道权重a。空域分支对其输入特征处理后得到空域结构特征fs。fl、a、fs融合后得到频空融合特征。

8、第三方面，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令。该计算机程序/指令被处理器执行时实现第一方面中的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法的步骤。

9、本发明的有益效果在于：

10、1、本发明通过生成对抗增强网络对原始图像进行缺陷增强，并且生成对抗增强网络采用残差增强方式并受到检测损失约束，从而能够增强弱双曲线缺陷纹理，生成更符合目标分布的图像，并且降低增强目标与检测目标之间的脱节问题，提高缺陷信息检测性能。

11、2、本发明通过频域-空域卷积模块的设置，能够联合利用低频结构、高频细节和空间局部信息，提高复杂层状背景下的特征判别能力。通过无参数注意力模块的设置，能够在不显著增加模型参数的情况下强化关键缺陷区域。通过渐进式特征金字塔模块的设置，能够减少非相邻层级特征直接融合造成的信息退化，提高深层小尺寸缺陷的检测能力。

1.一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，其包括：

2.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，生成器包括：

3.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，频空融合检测网络包括：卷积模块、多个不同尺度分支、渐进式特征金字塔模块、检测头；多个不同尺度分支均包括：频域-空域卷积模块、c2f模块、无参数注意力模块；在最深层尺度的分支中，在c2f模块和无参数注意力模块之间接入sppf模块；

4.根据权利要求3所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，频域-空域卷积模块用于从缺陷增强图像xe中提取频空融合特征；

5.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，在频域-空域卷积模块的频域分支中，输入特征进行频率分解后得到低频近似分量a和若干个高频细节分量；

6.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，检测头输出的探地雷达缺陷包括：第i个缺陷目标的类别、第i个缺陷目标的边界框、第i个缺陷目标的置信度。

7.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，探地雷达设备测得的原始探地雷达数据经过标准化处理后生成原始图像x；标准化处理包括：

8.根据权利要求1所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法，其特征在于，生成对抗增强网络和频空融合检测网络在训练后进行推理；

9.一种基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测系统，其特征在于，其使用如权利要求1至8中任意一项所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法；探地雷达缺陷检测系统包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的基于生成对抗增强的探地雷达缺陷检测方法的步骤。