公路隧道檢測(cè)中探地雷達(dá)圖像自動(dòng)解釋算法研究.pdf

1、隨著高速公路建設(shè)的發(fā)展，高速公路隧道的規(guī)模不斷增長(zhǎng)，隧道的長(zhǎng)期的服務(wù)時(shí)間經(jīng)常導(dǎo)致隧道襯砌出現(xiàn)各種病害，如空洞、裂縫、斷層等。這不僅會(huì)影響經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行，而且對(duì)人們的生命安全造成威脅。因此，隧道內(nèi)部質(zhì)量檢測(cè)顯得尤為重要。探地雷達(dá)具有快速、無(wú)損等特點(diǎn)，其應(yīng)用于隧道內(nèi)部質(zhì)量檢測(cè)時(shí)，可以真實(shí)反映隧道內(nèi)部結(jié)構(gòu)狀況，為隧道的保養(yǎng)維護(hù)提供參考依據(jù)。探地雷達(dá)的圖像解釋通常是采取人工方式，這種方式通常是費(fèi)時(shí)耗力的且容易產(chǎn)生誤判和數(shù)據(jù)的多解性，因此迫切需要

2、開(kāi)發(fā)一種探地雷達(dá)隧道圖像的自動(dòng)解釋方法。主要內(nèi)容包括:
　　 1.基于FDTD隧道病害正演模擬:文中首先通過(guò)仿真模擬探究了各頻率天線(xiàn)的探測(cè)深度和精度，為探地雷達(dá)天線(xiàn)的選擇提供了參考。其次采用有限時(shí)域差分(Finite-difference Time-domain Method，F(xiàn)DTD)算法對(duì)隧道襯砌結(jié)構(gòu)和可能出現(xiàn)的隧道病害進(jìn)行仿真模擬，獲得各種病害的先驗(yàn)信息和GPR圖像中病害信號(hào)特征，以便于病害的理解與識(shí)別，這樣不僅有利于培養(yǎng)

3、圖像解釋專(zhuān)家，而且可以為現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)中采集到的GPR圖像病害分析和解釋提供參考依據(jù)，有效地指導(dǎo)隧道檢測(cè)工作。
　　 2.隧道病害檢測(cè)和分類(lèi):探地雷達(dá)圖像中的較強(qiáng)雜波和噪聲、目標(biāo)雙曲線(xiàn)的自動(dòng)聚焦和具有代表性的特征提取為數(shù)據(jù)的自動(dòng)解釋帶來(lái)了困難，因此文中分別對(duì)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分別采用時(shí)域、頻域和子空間域?yàn)V波方式去除雜波和噪聲。在此基礎(chǔ)上，采用偏移技術(shù)和時(shí)變?cè)鲆娣謩e實(shí)現(xiàn)目標(biāo)雙曲線(xiàn)的自動(dòng)聚焦和突出病害信息，之后提取了具有代表性的特征向量。

4、因此數(shù)據(jù)的預(yù)處理有效地解決了在探地雷達(dá)圖像自動(dòng)解釋中進(jìn)行提高圖像信噪比和雙曲線(xiàn)自動(dòng)聚焦和具有代表性的特征提取時(shí)存在的難點(diǎn)。最后，分別對(duì)仿真和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)利用支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)實(shí)現(xiàn)病害的自動(dòng)檢測(cè)和分類(lèi)。
　　 基于仿真數(shù)據(jù)的隧道病害多類(lèi)分類(lèi)，正確平均分類(lèi)精度達(dá)94.53％。基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的隧道病害二類(lèi)分類(lèi)，分類(lèi)結(jié)果與專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)解釋吻合度為84.6％，進(jìn)一步的特征值中心距離分析結(jié)果表明SVM