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本发明提出了一种基于深度学习的多源数据融合未爆弹探测方法。主要解决现有未爆弹探测技术中准确率低、虚警及漏报过多的问题。方法包括:数据处理模块将接收到的磁探测数据以及图像数据进行处理并传输至深度学习模型,深度学习模型进行未爆弹识别,数据存储模块对深度学习模型的输入输出进行记录,显示模块对获取的磁场、图像及未爆弹的位置进行显示;该发明同时利用磁探测模块及摄像头获取信息,并基于多源数据融合和深度学习得到未爆弹探测结果,有效避免了现有单一磁探测模块探测方法的不足,得到的信息更加全面、多元,减少虚警以及漏
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116469011 A
(43)申请公布日 2023.07.21
(21)申请号 202310467399.3 G06V 10/774 (2022.01)
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