為克服這些挑戰(zhàn),本課題系統(tǒng)設(shè)計了多種基于CNN、VGG、ResNet、U-Net、Transformer等結(jié)構(gòu)的深度成像網(wǎng)絡(luò),分別適配電阻抗、電磁與電容層析采集模型。研究內(nèi)容包括:(1)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模擬與采集框架,實現(xiàn)不同成像模式下的訓(xùn)練樣本構(gòu)建;(2)提出多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),以加強對目標邊界與導(dǎo)電/電容特性分布的精確建模;(3)開展仿真與實驗驗證,量化對不同噪聲水平與非理想邊界條件下的魯棒性。
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320科技工作室 ??? 7月前