CN113176529B - 一种磁梯度仪校正方法、磁梯度仪校正装置及存储介质 - Google Patents
一种磁梯度仪校正方法、磁梯度仪校正装置及存储介质 Download PDFInfo
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Abstract
本公开是关于一种磁梯度仪校正方法、磁梯度仪校正装置及存储介质。磁梯度仪校正方法包括：获取所述多个传感器采集的地磁数据；将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值；其中，所述误差校正模型基于所述多个传感器采集的地磁数据以及所述多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定。通过本公开可以提高磁梯度仪的精确度。
Description
技术领域
本公开涉及磁探测技术领域，尤其涉及一种磁梯度仪校正方法、磁梯度仪校正装置及存储介质。
背景技术
磁梯度仪作为一种常见的磁场测量工具，被广泛的应用在地下或水域弱磁场的探测中。常见的磁梯度仪由多个传感器构成，在使用磁梯度仪进行地磁数据测量的过程中，噪声、温度漂移以及磁干扰等环境因素会引起测量误差，传感器之间也可能会存在因非对准而引起的误差。
相关技术中，通常使用参数估计算法估算地磁数据采集过程中的误差参数，并将误差参数引入磁梯度仪，使磁梯度仪输出校正后的地磁数据。该方法无法解决温度漂移、磁干扰等非线性变化的环境因素引起的测量误差。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种磁梯度仪校正方法、磁梯度仪校正装置及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种磁梯度仪校正方法，包括：
获取所述多个传感器采集的地磁数据；将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值；其中，所述误差校正模型基于所述多个传感器采集的地磁数据以及所述多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定。
一种实施方式中，所述误差校正模型采用如下方式确定：在所述多个传感器中确定第一传感器，并确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据，所述第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据；基于所述第一实测地磁数据集以及所述第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入包括所述第一传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第一传感器的第一校正地磁数据；针对所述多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入包括所述第二传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第二传感器的第二校正地磁数据。
一种实施方式中，所述基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，包括：将所述第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，并将所述第二传感器在对应所述第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集作为训练数据，训练得到第二误差校正模型。
一种实施方式中，所述磁梯度仪校正方法还包括：获取所述第一环境参数；基于所述第一实测地磁数据集以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，包括：基于所述第一实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数；基于所述第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，包括：基于所述第二实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数。
一种实施方式中，所述确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据，包括：控制所述第一传感器基于随机采样的采样方式，在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集；基于算法仿真，确定所述第一传感器在所述对应第一环境参数的环境中采集的实际地磁数据，所述实际地磁数据中各地磁数据间的模值都相同；基于优化算法，确定与所述地磁数据样本集差值最小的所述实际地磁数据，并将所述差值最小的所述实际地磁数据作为所述第一目标地磁数据
一种实施方式中，所述将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值，包括：将所述第一传感器采集的地磁数据输入所述第一误差校正模型，得到所述第一传感器采集的地磁数据的校正值；将所述其他全部传感器采集的地磁数据分别输入至与所述其他全部传感器对应的第二误差校正模型中，得到所述其他全部传感器采集的地磁数据的校正值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种磁梯度仪校正装置，包括：
获取单元，获取所述多个传感器采集的地磁数据；校正单元，将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值；其中，所述误差校正模型基于所述多个传感器采集的地磁数据以及所述多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定。
一种实施方式中，所述校正单元采用如下方式确定所述误差校正模型：在所述多个传感器中确定第一传感器，并确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据，所述第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据；基于所述第一实测地磁数据集以及所述第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入包括所述第一传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第一传感器的第一校正地磁数据；针对所述多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入包括所述第二传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第二传感器的第二校正地磁数据。
一种实施方式中，所述校正单元采用如下方式基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型：
将所述第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，并将所述第二传感器在对应所述第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集作为训练数据，训练得到第二误差校正模型。
一种实施方式中，所述获取单元还包括：获取所述第一环境参数；所述校正单元采用如下方式基于所述第一实测地磁数据集以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型：基于所述第一实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数；所述校正单元采用如下方式基于所述第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型：基于所述第二实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数。
一种实施方式中，所述校正单元采用如下方式确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据：控制所述第一传感器基于随机采样的采样方式，在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集；基于算法仿真，确定所述第一传感器在所述对应第一环境参数的环境中采集的地磁数据构成的地磁数据球体仿真模型，所述地磁数据球体仿真模型中各地磁数据相对球心点具有相同模值；将所述地磁数据球体仿真模型中与所述地磁数据样本集中的地磁数据之间差值最小的地磁数据，作为所述第一目标地磁数据。
一种实施方式中，所述校正单元采用如下方式确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据：控制所述第一传感器基于随机采样的采样方式，在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集；基于算法仿真，确定所述第一传感器在所述对应第一环境参数的环境中采集的实际地磁数据，所述实际地磁数据中各地磁数据间的模值都相同；基于优化算法，确定与所述地磁数据样本集差值最小的所述实际地磁数据，并将所述差值最小的所述实际地磁数据作为所述第一目标地磁数据
一种实施方式中，所述校正单元采用如下方式将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值：将所述第一传感器采集的地磁数据输入所述第一误差校正模型，得到所述第一传感器采集的地磁数据的校正值；将所述其他全部传感器采集的地磁数据分别输入至与所述其他全部传感器对应的第二误差校正模型中，得到所述其他全部传感器采集的地磁数据的校正值。
根据本公开实施例第三方面，提供一种磁梯度仪校正装置，包括：
处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行第一方面或者第一方面任意一种实施方式中所述的磁梯度仪校正方法。
根据本公开实施例第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由磁梯度仪的处理器执行时，使得磁梯度仪能够执行第一方面或者第一方面任意一种实施方式中所述的磁梯度仪校正方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：获取磁梯度仪多个传感器采集的地磁数据，并将这些地磁数据输入误差校正模型，从而得到磁梯度仪多个传感器采集的地磁数据的校正值。其中，误差校正模型是通过采集的地磁数据以及采集地磁数据时所处的环境的环境参数确定的。该方法能够减小外界环境对磁梯度仪采集地磁数据的影响，提高了磁梯度仪的精确度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种三传感器的磁梯度仪的示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正方法的流程图。
图3是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正方法的流程图。
图4是根据一示例性实施例示出的一种基于随机采样训练第一误差校正模型的方法示意图。
图5是根据一示例性实施例示出的一种基于对称采样训练第一误差校正模型的方法示意图。
图6是根据一示例性实施例示出的一种基于正交采样训练第一误差校正模型的方法示意图。
图7是根据一示例性实施例示出的一种第一误差校正模型校正能力的示意图。
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于第一环境参数建立误差校正模型的方法流程图。
图9是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正方法的流程图。
图10是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正装置框图。
图11是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正装置的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供的磁梯度仪校正方法可以应用于磁探测场景中。例如，可以应用于使用磁梯度仪进行地磁数据采集的场景中。其中，进行地磁数据采集的磁梯度仪可以是安装有多个传感器的磁梯度仪，例如，如图1所示，可以是安装有三个传感器(传感器1、传感器2以及传感器3)的磁梯度仪。其中，各传感器间的间距相同，比如，可以是0.2米的间距。
相关技术中，可能会出现因自身缺陷、人为因素和/或环境因素等原因导致的磁梯度仪不精准的情况。因此，需要对磁梯度仪采集的地磁数据进行校正，从而获得较为精准的地磁数据。其中，磁梯度仪采集的地磁数据可以理解为是沿三轴正交坐标系的三轴方向的地磁数据分量。相关技术中，采用构建误差数学模型的方式来对磁梯度仪进行校正。该方法通过分析磁梯度仪的机理，确定可能使磁梯度仪产生误差的原因。通过参数估计方法得到用于抵消这些误差的误差参数，并通过将误差参数引入磁梯度仪，平衡因磁梯度仪“零点漂移”等原因造成的误差。相关技术中，在地磁数据的采集环境中，往往存在有温度漂移、噪声以及磁干扰等能够干扰地磁数据采集结果的环境因素。由于这些环境因素很难用线性模型进行描述，估计误差参数的方式无法解决这些环境因素对地磁数据采集结果带来的影响。
有鉴于此，本公开实施例提供一种磁梯度仪校正方法，通过磁梯度仪采集的地磁数据以及采集地磁数据时所处外界环境的环境参数建立误差校正模型。当获取到磁梯度仪多个传感器采集的地磁数据时，将这些地磁数据输入建立的误差校正模型，得到磁梯度仪多个传感器采集的地磁数据的校正值。通过本公开减小了环境因素对磁梯度仪采集的地磁数据的影响，提高了磁梯度仪的精确度。
图2是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正方法的流程图，如图2所示，磁梯度仪校正方法用于安装有多个传感器的磁梯度仪中，包括以下步骤。
在步骤S11中，获取多个传感器采集的地磁数据。
在步骤S12中，将多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到多个传感器采集的地磁数据的校正值。
其中，误差校正模型可以是通过多个传感器采集的地磁数据以及多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定的。
本公开实施例中，通过多个传感器采集的地磁数据以及多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数建立误差校正模型。并使用建立的误差模型对磁梯度仪多个传感器采集的地磁数据进行校正，从而得到多个传感器采集的地磁数据的校正值。
本公开实施例中，传感器采集的地磁数据是实时采集的存在环境因素干扰的地磁数据，通过将该地磁数据输入误差校正模型，从而得到校正后的地磁数据。通过该方法可以减小环境因素对磁梯度仪的影响，从而提高磁梯度仪的精确度。
本公开实施例提供的磁梯度仪校正方法，采用如下方式建立误差校正模型。
图3是根据一示例性实施例示出的一种建立误差校正模型的方法流程图，如图3所示，包括以下步骤。
在步骤S21中，在多个传感器中确定第一传感器，并确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据。
其中，第一实测地磁数据集可以是通过随机采样的采样方式采集的地磁数据。
本公开实施例中，对应第一环境参数的环境为多个传感器采集地磁数据时的采集环境，第一环境参数为该采集环境下的噪声、温度以及磁干扰等环境参数。
本公开实施例中，第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据。一示例中，可以通过算法仿真的方式，确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的实际地磁数据。
本公开实施例中，可以通过算法仿真，确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的地磁数据构成的地磁数据球体仿真模型。其中，地磁数据球体仿真模型中各地磁数据相对球心点具有相同模值。
一示例中，可以将地磁数据球体仿真模型中与地磁数据样本集中的地磁数据之间差值最小的地磁数据，作为所述第一目标地磁数据。
一实施方式中，可以在磁梯度仪中安装用于监测各传感器姿态的监测设备。一示例中，可以通过监测设备，确定第一传感器采集第一实测地磁数据时的姿态，并将第一传感器在该以该姿态采集的实际地磁数据作为第一目标地磁数据。
在步骤S22中，基于第一实测地磁数据集以及第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型。
本公开实施例中，第一误差校正模型的输入包括第一传感器采集的实测地磁数据，输出为第一传感器的第一校正地磁数据。
在步骤S23中，针对多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型。
本公开实施例中，第二误差校正模型的输入包括第二传感器采集的实测地磁数据，输出为第二传感器的第二校正地磁数据。
本公开实施例中，磁梯度仪的各传感器间可能因运输等原因产生未对准误差。一示例中，可以将第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，并将第二目标地磁数据以及第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集作为训练数据，训练得到第二误差校正模型。从而使第二校正地磁数据与第一校正地磁数据的数值保持一致，以校正磁梯度仪各传感器间可能产生的非对准误差。
本公开实施例中，通过第一实测地磁数据集以及第一目标地磁数据训练得到第一误差校正模型，通过第二实测地磁数据集以及第二目标地磁数据训练得到第二误差校正模型。从而得到了能够校正磁梯度仪采集的全部地磁数据的误差校正模型。
本公开实施例中，如图4所示，可以通过随机采样的采样方式，控制第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集所需的地磁数据(球型地磁场表面点集对应的地磁数据)，从而得到地磁数据样本集。相较于如图5所示的通过对称采样的采样方式(地磁数据样本集为球型地磁场表面点集对应的地磁数据)，以及如图6所示的正交采样的采样方式(地磁数据样本集为球型地磁场表面粗线包含的点集所对应的地磁数据)。通过随机采样的采样方式得到的地磁数据样本集能够以最少的数据量完成第一误差校正模型的训练，且训练得到的第一误差校正模型的校正效果最好。
本公开实施例中，可以将地磁数据样本集的数据量作为第一误差校正模型的训练数据总量，可以将第一校正地磁数据模值与实际地磁数据模值的差值作为磁场总量最大峰峰误差。一示例中，当磁场总量最大峰峰误差最小时，说明第一校正地磁数据最接近实际地磁数据，即，第一误差校正模型的校正能力最好。
图7是根据一示例性实施例示出的一种第一误差校正模型校正能力的示意图，如图7所示，为便于描述，将以随机采样的采样方式获取地磁数据样本集训练的第一误差校正模型称为随机模型。其中，相较于通过其他采样方式训练的误差校正模型，训练完成的随机模型的校正能力最好(磁场总量最大峰峰误差最小)，且训练完成所需的训练数据总量最少。故，相较于正交采样以及对称采样的采样方式，随机采样为更优的采样方式。
本公开实施例中，当确定最优采样方式后，以该最优采样方式控制第一传感器在对应环境参数的环境中采集地磁数据，以训练第一误差校正模型。
一示例中，可以确定随机采样的采样方式为最优采样方式，并以随机采样的采样方式，控制第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集，并以该地磁数据样本集训练第一误差校正模型。
本公开实施例中，在误差校正模型的训练过程中，可以额外引入环境参数，从而更好的训练误差校正模型。例如，可以采用如下方式引入第一环境参数。
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于第一环境参数建立误差校正模型的方法流程图，如图8所示，包括以下步骤。
在步骤S31中，获取第一环境参数。
在步骤S32中，基于第一实测地磁数据集、第一环境参数以及目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，第一误差校正模型的输入还包括第一环境参数。
在步骤S33中，基于第二实测地磁数据集、第一环境参数以及目标地磁数据，训练得到第二误差校正模型，第二误差校正模型的输入还包括第一环境参数。
本公开实施例中，可以在误差校正模型的训练过程中引入环境参数。一示例中，可以通过温度传感器等环境检测设备获取磁梯度仪采集地磁数据过程中的环境参数，并将环境参数输入误差校正模型，以训练误差校正模型。该方法进一步提高了磁梯度仪的精确度。
一示例中，可以在具体测试环境中根据情况做出影响地磁数据的关键参数判定。例如，通过获取磁梯度仪不同环境下的环境参数，分析环境参数对地磁数据的影响，确定影响地磁数据的关键环境参数。其中，环境参数包括但不限于温度、噪声和/或磁干扰。
本公开实施例中，可以在建立并训练完成各误差校正模型后，将磁梯度仪各传感器采集的地磁数据输入对应的误差校正模型，从而确定各传感器采集的地磁数据的校正值。
图9是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正方法的流程图，如图9所示，本公开实施例提供的磁梯度仪校正方法中的步骤S41的实施过程与图2中步骤S11的执行方法相似，在此不再赘述。
在步骤S42中，将第一传感器采集的地磁数据输入第一误差校正模型，得到第一传感器采集的地磁数据的校正值。
本公开实施例中，第一传感器可以是磁梯度仪多个传感器中的任一传感器，第一误差校正模型为用于校正第一传感器采集的地磁数据的误差校正模型。例如，可以在磁梯度仪的多个传感器中，将位于中间位置的传感器确定为第一传感器，并将用于校正中间位置的传感器的误差校正模型确定为第一误差校正模型。
在步骤S43中，将多个传感器中除第一传感器外的其他全部传感器采集的地磁数据分别输入至与其他全部传感器对应的第二误差校正模型中，得到其他全部传感器采集的地磁数据的校正值。
本公开实施例中，第二误差校正模型为用于校正其他全部传感器采集的地磁数据的误差校正模型。其中，其他全部传感器中的任一传感器都对应有与之相匹配的第二误差校正模型。一示例中，其他全部传感器的数量可以为一个或多个，相应的，第二误差校正模型的数量也可以为一个或多个(第二误差校正模型的数量与其他全部传感器的数量相对应)。
本公开实施例中，通过传感器采集的地磁数据以及采集环境中相关的环境参数训练得到用于校正磁梯度仪各传感器的误差校正模型。通过将第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，使除第一传感器外的其他全部传感器采集的地磁数据的校正值与第一校正地磁数据的数值保持一致。减小了环境因素对磁梯度仪的影响，并实现了各传感器间的非对准校正，提高了磁梯度仪的精确度。
基于相同的构思，本公开实施例还提供一种磁梯度仪校正装置。
可以理解的是，本公开实施例提供的磁梯度仪校正装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。结合本公开实施例中所公开的各示例的单元及算法步骤，本公开实施例能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的技术方案的范围。
图10是根据一示例性实施例示出的一种磁梯度仪校正装置框图。参照图10，该装置100包括获取单元101以及校正单元102。
获取单元101，获取多个传感器采集的地磁数据。校正单元102，将多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到多个传感器采集的地磁数据的校正值。其中，误差校正模型基于多个传感器采集的地磁数据以及多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定。
一种实施方式中，校正单元102采用如下方式确定误差校正模型：在多个传感器中确定第一传感器，并确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据，第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据。基于第一实测地磁数据集以及第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，第一误差校正模型的输入包括第一传感器采集的实测地磁数据，输出为第一传感器的第一校正地磁数据。针对多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，第二误差校正模型的输入包括第二传感器采集的实测地磁数据，输出为第二传感器的第二校正地磁数据。
一种实施方式中，校正单元102采用如下方式基于第二实测地磁数据集以及第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型：
将第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，并将第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集作为训练数据，训练得到第二误差校正模型。
一种实施方式中，获取单元101还包括：获取第一环境参数。校正单元102采用如下方式基于第一实测地磁数据集以及目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型：基于第一实测地磁数据集、第一环境参数以及目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，第一误差校正模型的输入还包括第一环境参数。校正单元102采用如下方式基于第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集以及第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型：基于第二实测地磁数据集、第一环境参数以及目标地磁数据，训练得到第二误差校正模型，第二误差校正模型的输入还包括第一环境参数。
一种实施方式中，校正单元102采用如下方式确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据：控制第一传感器基于随机采样的采样方式，在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集。基于算法仿真，确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的地磁数据构成的地磁数据球体仿真模型，地磁数据球体仿真模型中各地磁数据相对球心点具有相同模值。将地磁数据球体仿真模型中与地磁数据样本集中的地磁数据之间差值最小的地磁数据，作为第一目标地磁数据。
一种实施方式中，磁梯度仪安装有用于监测多个传感器姿态的监测设备。校正单元102采用如下方式确定第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据：基于监测设备，确定第一传感器采集地磁数据样本集时的姿态，并将第一传感器在姿态下采集的实际地磁数据作为第一目标地磁数据。
一种实施方式中，校正单元102采用如下方式将多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到多个传感器采集的地磁数据的校正值：将第一传感器采集的地磁数据输入第一误差校正模型，得到第一传感器采集的地磁数据的校正值。将其他全部传感器采集的地磁数据分别输入至与其他全部传感器对应的第二误差校正模型中，得到其他全部传感器采集的地磁数据的校正值。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种磁梯度仪校正装置。图11是根据一示例性实施例示出的磁梯度仪校正装置的结构示意图。
如图11所示，本公开的一个实施方式提供了一种磁梯度仪校正装置200。其中，该电子设备200包括存储器201、处理器202、输入/输出(Input/Output，I/O)接口203。其中，存储器201，用于存储指令。处理器202，用于调用存储器201存储的指令执行本公开实施例的磁梯度仪校正方法。其中，处理器202分别与存储器201、I/O接口203连接，例如可通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)进行连接。存储器201可用于存储程序和数据，包括本公开实施例中涉及的磁梯度仪校正方法的程序，处理器202通过运行存储在存储器201的程序从而执行电子设备200的各种功能应用以及数据处理。
本公开实施例中处理器202可以采用数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现，所述处理器202可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元中的一种或几种的组合。
本公开实施例中的存储器201可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等。
本公开实施例中，I/O接口203可用于接收输入的指令(例如数字或字符信息，以及产生与电子设备200的用户设置以及功能控制有关的键信号输入等)，也可向外部输出各种信息(例如，图像或声音等)。本公开实施例中I/O接口203可包括物理键盘、功能按键(比如音量控制按键、开关按键等)、鼠标、操作杆、轨迹球、麦克风、扬声器、和触控面板等中的一个或多个。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在计算机上运行时，执行上述实施例涉及的磁梯度仪校正方法。
本公开实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述包含指令的计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例涉及的磁梯度仪校正方法。
可以理解的是，本公开中“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
进一步可以理解的是，术语“第一”、“第二”等用于描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开，并不表示特定的顺序或者重要程度。实际上，“第一”、“第二”等表述完全可以互换使用。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。
进一步可以理解的是，除非有特殊说明，“连接”包括两者之间不存在其他构件的直接连接，也包括两者之间存在其他元件的间接连接。
进一步可以理解的是，本公开实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (8)
1.一种磁梯度仪校正方法，其特征在于，应用于磁梯度仪，所述磁梯度仪安装有多个传感器，所述磁梯度仪校正方法包括：
获取所述多个传感器采集的地磁数据；
将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值；
其中，所述误差校正模型基于所述多个传感器采集的地磁数据以及所述多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定，
所述误差校正模型采用如下方式确定：
在所述多个传感器中确定第一传感器，并确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据，所述第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据；
基于所述第一实测地磁数据集以及所述第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入包括所述第一传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第一传感器的第一校正地磁数据；
针对所述多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入包括第二传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第二传感器的第二校正地磁数据。
2.根据权利要求1所述的磁梯度仪校正方法，其特征在于，基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，包括：
将所述第一校正地磁数据作为第二目标地磁数据，并将所述第二传感器在对应所述第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集作为训练数据，训练得到第二误差校正模型。
3.根据权利要求2所述的磁梯度仪校正方法，其特征在于，所述磁梯度仪校正方法还包括：
获取所述第一环境参数；
基于所述第一实测地磁数据集以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，包括：
基于所述第一实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数；
基于所述第二传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，包括：
基于所述第二实测地磁数据集、所述第一环境参数以及所述目标地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入还包括所述第一环境参数。
4.根据权利要求1所述的磁梯度仪校正方法，其特征在于，所述确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中的目标地磁数据，包括：
控制所述第一传感器基于随机采样的采样方式，在对应第一环境参数的环境中采集地磁数据，得到地磁数据样本集；
基于算法仿真，确定所述第一传感器在所述对应第一环境参数的环境中采集的地磁数据构成的地磁数据球体仿真模型，所述地磁数据球体仿真模型中各地磁数据相对球心点具有相同模值；
将所述地磁数据球体仿真模型中与所述地磁数据样本集中的地磁数据之间差值最小的地磁数据，作为所述第一目标地磁数据。
5.根据权利要求1至3中任意一项所述的磁梯度仪校正方法，其特征在于，所述将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值，包括：
将所述第一传感器采集的地磁数据输入所述第一误差校正模型，得到所述第一传感器采集的地磁数据的校正值；
将其他全部传感器采集的地磁数据分别输入至与所述其他全部传感器对应的第二误差校正模型中，得到所述其他全部传感器采集的地磁数据的校正值。
6.一种磁梯度仪校正装置，其特征在于，应用于磁梯度仪，所述磁梯度仪安装有多个传感器，所述磁梯度仪校正装置包括：
获取单元，获取所述多个传感器采集的地磁数据；
校正单元，将所述多个传感器采集的地磁数据输入至误差校正模型，得到所述多个传感器采集的地磁数据的校正值；
其中，所述误差校正模型基于所述多个传感器采集的地磁数据以及所述多个传感器采集地磁数据时所处外界环境的环境参数确定，
所述校正单元采用如下方式确定所述误差校正模型：
在所述多个传感器中确定第一传感器，并确定所述第一传感器在对应第一环境参数的环境中采集的第一实测地磁数据集，以及第一目标地磁数据，所述第一目标地磁数据为对应第一环境参数的环境中的实际地磁数据；
基于所述第一实测地磁数据集以及所述第一目标地磁数据，训练得到第一误差校正模型，所述第一误差校正模型的输入包括所述第一传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第一传感器的第一校正地磁数据；
针对所述多个传感器中不同于第一传感器的其他传感器中的每一传感器，分别基于第二实测地磁数据集以及所述第一校正地磁数据，训练得到第二误差校正模型，所述第二误差校正模型的输入包括第二传感器采集的实测地磁数据，输出为所述第二传感器的第二校正地磁数据。
7.一种磁梯度仪校正装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1至5中任意一项所述的磁梯度仪校正方法。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当所述存储介质中的指令由磁梯度仪的处理器执行时，使得磁梯度仪能够执行权利要求1至5中任意一项所述的磁梯度仪校正方法。
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Families Citing this family (3)
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|---|---|---|---|---|
| KR20230093098A (ko) * | 2021-12-17 | 2023-06-27 | 주식회사 에임비랩 | 사료 관리 서비스 제공 장치 및 방법 |
| CN114563741A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-31 | 西南民族大学 | 磁梯度仪现场校正方法及装置 |
| CN114137447B (zh) * | 2022-02-07 | 2022-07-12 | 西南民族大学 | 磁梯度仪摆动噪声补偿方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB1086190A (en) * | 1966-01-12 | 1967-10-04 | Erick O Schonstedt | Magnetic gradiometer apparatus with misalignment compensation |
| US6008641A (en) * | 1997-10-22 | 1999-12-28 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Method using corrective factors for aligning a magnetic gradiometer |
| CN104258860A (zh) * | 2014-09-12 | 2015-01-07 | 西南民族大学 | 表面改性纳米四氧化三铁芬顿催化剂及其制备方法 |
| CN105891755A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-08-24 | 吉林大学 | 航空器挂载式磁通门磁梯度张量仪的校正方法 |
| CN106997035A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-08-01 | 吉林大学 | 一种基于磁梯度不变量的磁梯度计校正方法 |
| CN107544042A (zh) * | 2016-06-29 | 2018-01-05 | 中国科学院电子学研究所 | 一种磁力计阵列校正方法 |
| CN108333551A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-07-27 | 中国科学院电子学研究所 | 一种磁力计的校正方法 |
| WO2019020955A1 (fr) * | 2017-07-26 | 2019-01-31 | Sysnav | Procédé de calibration d'un magnétomètre |
| CN110095738A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-06 | 哈尔滨工业大学 | 磁梯度仪参数设计方法 |
| CN110146839A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-20 | 中国海洋大学 | 一种移动平台磁梯度张量系统校正方法 |
| CN110824570A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-21 | 杭州电子科技大学 | 一种三轴磁传感器的本体磁性校正方法 |
| CN111413750A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-14 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种用于电缆定位的磁通门传感器的误差校正方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1798519A4 (en) * | 2004-10-07 | 2012-06-06 | Yamaha Corp | GEOMAGNETIC SENSOR, GEOMAGNETIC SENSOR CORRECTION METHOD, TEMPERATURE SENSOR, TEMPERATURE SENSOR CORRECTION METHOD, AND GEOMAGNETIC DETECTION DEVICE |
| US7437257B2 (en) * | 2004-10-07 | 2008-10-14 | Yamaha Corporation | Geomagnetic sensor and geomagnetic sensor correction method, temperature sensor and temperature sensor correction method, geomagnetism detection device |
-
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Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB1086190A (en) * | 1966-01-12 | 1967-10-04 | Erick O Schonstedt | Magnetic gradiometer apparatus with misalignment compensation |
| US6008641A (en) * | 1997-10-22 | 1999-12-28 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Method using corrective factors for aligning a magnetic gradiometer |
| CN104258860A (zh) * | 2014-09-12 | 2015-01-07 | 西南民族大学 | 表面改性纳米四氧化三铁芬顿催化剂及其制备方法 |
| CN105891755A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-08-24 | 吉林大学 | 航空器挂载式磁通门磁梯度张量仪的校正方法 |
| CN107544042A (zh) * | 2016-06-29 | 2018-01-05 | 中国科学院电子学研究所 | 一种磁力计阵列校正方法 |
| CN106997035A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-08-01 | 吉林大学 | 一种基于磁梯度不变量的磁梯度计校正方法 |
| WO2019020955A1 (fr) * | 2017-07-26 | 2019-01-31 | Sysnav | Procédé de calibration d'un magnétomètre |
| CN108333551A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-07-27 | 中国科学院电子学研究所 | 一种磁力计的校正方法 |
| CN110095738A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-06 | 哈尔滨工业大学 | 磁梯度仪参数设计方法 |
| CN110146839A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-20 | 中国海洋大学 | 一种移动平台磁梯度张量系统校正方法 |
| CN110824570A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-21 | 杭州电子科技大学 | 一种三轴磁传感器的本体磁性校正方法 |
| CN111413750A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-07-14 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种用于电缆定位的磁通门传感器的误差校正方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Invariant Calibration of Magnetic Tensor Gradiometers;Yangyi Sui;《IEEE Magnetics Letters》;第8卷;第1-5页 * |
| 基于最小二乘的磁通门梯度仪转向差校正方法;高翔;《西北工业大学学报》;第34卷(第5期);第837-842页 * |
Also Published As
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