基于BP神经网络的探地雷达图像特征判识与提取研究

在隧道质量检测中,钢拱架的探地雷达反射图像具有双曲线特征。为了研究双曲线图像特征的智能判识,提出一种基于BP神经网络的判识方法对图像中的双曲线特征进行自动识别。通过现场实测获取探地雷达原始检测图像,继而对原始检测图像进行平滑去噪、二值化与细化等数字预处理;通过引入动量附加项对算法进行优化,构建了具有一个隐层的三层神经网络结构;采用图像窗口的方式对神经网络结构进行训练和判识测试,并利用训练成功的神经网络结构对雷达图像中的双曲线特征进行智能判识;基于判识重构后的双曲线灰度图像,利用MATLAB对灰度图像的颜色直方图特征进行提取。分析结果表明,通过这种方法对探地雷达图像中的双曲线特征进行智能判识与特征提取是可行的,研究工作能为探地雷达图像典型特征的智能判识与提取提供相关参考。     

基于探地雷达的路面隐性病害检测与识别研究

概述了探地雷达现场检测布置方式和关键参数的设置,并基于专业Reflexw数据处理软件,对原始数据滤波处理方法进行了详细探究,结合工程实例中积累的大量雷达检测图像,着重对沥青路面典型隐性病害特征进行分析,并通过现场取芯,验证了探地雷达识别的准确性。研究结果表明,使用探地雷达可有效实现对路面结构内部隐性病害的无损探测。     

探地雷达在预应力筋定位中的规律性研究

在预应力桥梁加固工程中,准确进行预应力钢筋的定位是钢筋再张拉及补压浆的前提条件。本文详细阐述了探地雷达在钢筋定位中使用判断方法及其影响因素,通过工程应用,结果表明用探地雷达进行预应力筋定位,其效果比较理想。     

车辆前方行驶环境识别技术探讨

基于雷达和视觉技术对车辆前方行驶环境识别,进而判断车辆安全状态和实现纵向横行运动状态警示和控制,其是实现汽车安全辅助驾驶的主要技术途径。介绍车辆前方行驶环境识别涉及到的雷达和视觉的一些技术,其中包括雷达种类和适用场合,雷达检测障碍物的算法,车用图像的性能要求,基于图像特征和模型的车道线识别的方法,利用图像实现其他环境信息识别的方法。     

探地雷达在公路隧道质量检测中的应用研究

随着公路事业的发展,隧道工程在山区和丘陵地区公路建设中所占的比重越来越大,隧道工程质量安全问题愈来愈受到人们的重视。本文在简述探地雷达工作原理的基础上,详细讨论了探地雷达检测隧道质量时的数据采集方法、信号处理技术以及典型目标体雷达波组特征,分析了钢拱架在各种影响因素下的雷达波组特征,以及采用小波多尺度变换图像增强技术对雷达信号进行信噪分离,放大显示衬砌内部细节结构,识别衬砌内部的不密实区域、裂缝和钢筋等的雷达波组特征。     

探地雷达在预应力管道定位检测中的模型试验研究

对预应力管道进行定位检测,进而确定预应力钢筋的位置,是预应力检测技术的一个重要问题。通过2个混凝土板模型,模拟实际桥梁构件中预应力管道的布设,采用探地雷达对模型中的管道进行定位检测试验研究。     

城市道路土基病害核匹配追踪识别算法

为准确识别道路土基病害以避免路面塌陷事故的发生,采用探地雷达对城市道路进行检测。针对城市非硬化道路和硬化道路土基病害出现的一般规律,首先通过维纳滤波器对探地雷达图像进行一维滤波,在滤波过程中,对增益函数进行倒谱域内的平滑处理,进而得到增强的雷达图像;然后,采用傅里叶变换、小波变换等信号处理方法,得到探地雷达图像在不同变换域的结果,并通过构建傅里叶核函数、多项式核函数、克罗内克核函数等不同的核函数字典,对探地雷达图像在不同变换域的结果进行匹配追踪,比较在不同核函数下的核匹配追踪序列;最后,通过比较不同核匹配追踪序列的差异,分别找出对道路土基水害和空洞病害类型敏感的核匹配追踪序列,通过该序列识别城市道路土基病害的类型。利用基于相关系数的病害度量算法比较核匹配追踪序列,判断城市道路土基病害发生的区域,并通过算法识别非硬化道路与硬化道路的地下病害。结果表明:病害类型及范围与实际情况相符,水害和空洞均能得到有效识别;通过5组城市道路探地雷达探测数据集验证了算法的有效性,识别准确率达到了99%以上;利用核匹配追踪算法处理探地雷达图像有助于城市道路土基病害识别,可减少路面塌陷事故的发生。     

T梁混凝土施工质量无损检测技术

采用2种无损测试技术——基于电磁波原理的探地雷达和基于超声脉冲波的超声波,对桥梁T梁施工期混凝土浇筑质量进行检测评估。结果表明,探地雷达适用于检测T梁钢筋位置及其混凝土保护层厚度等,而超声波仪适用于检测混凝土浇筑质量、梁体裂缝深度等。这2种无损检测方法联合使用,可实现对施工期T梁的快速检测,有效地保障混凝土施工质量。     

基于无人机及Mask R-CNN的桥梁结构裂缝智能识别

桥梁结构表面裂缝检测为桥梁状态识别、病害治理、安全评估提供了重要状态信息和决策依据。为解决传统人工检测方法存在的危险性高、影响交通、费用昂贵等问题,提出基于无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）及深度学习的桥梁结构裂缝智能识别方法。采用大疆M210-RTK多旋翼无人机进行贴近航摄,获取桥梁结构混凝土表面高清图像;利用SDNET裂缝数据集等图像资源,制作1 133张标记裂缝精确区域的深度学习训练样本图像库;引入掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）深度学习算法,训练和建立Mask R-CNN裂缝识别模型;基于Mask R-CNN裂缝识别模型,采用矩形滑动窗口模式扫描混凝土表面高清图像,实现裂缝自动识别和定位。构建包含图像二值化、连通域去噪、边缘检测、裂缝骨架化、裂缝宽度计算等流程的图像后处理方法,实现裂缝形态及宽度信息自动获取。通过精度验证试验,证实采用M210-RTK无人机+ZENMUSE X5S相机+45 mm奥林巴斯镜头的组合装备,当无人机至桥梁结构表面垂直距离为10.0 m时,无人机方法识别的裂缝宽度与裂缝测量仪结果吻合,其绝对误差小于0.097 mm,相对误差小于9.8%。将该无人机裂缝检测方法应用于高136.8 m长沙市洪山大桥桥塔表面裂缝检测,采用深度学习Mask R-CNN算法进行裂缝智能识别,其裂缝识别准确率和召回率分别达到92.5%和92.5%。研究结果表明：无人机桥梁裂缝检测方法可实现高耸桥梁结构表面裂缝的远程、非接触、自动化检测,具有重要的科学研究和工程应用价值。     

基于探地雷达的预制混凝土板的无损检测

本文首先简单介绍了探地雷达的基本原理。雷达无损检测技术目前被广泛应用于土木领域中,主要应用于检测桥梁钢筋分布、预应力管道灌浆和蜂窝等缺陷。本文中的试验根据实际的工程情况,预制缺陷混凝土板,采用IDS—k2探地雷达对混凝土板进行检测,并对检测结果进行分析。研究结果表明,采用探地雷达可以清晰地检测出混凝土板中的缺陷,对于实际工程中缺损检测有很大帮助。     

基于双目视觉的前车距离识别方法

本文提出一种基于双目视觉系统,对道路上各对象进行特征识别的方法。首先利用Canny算子和霍夫变换等图像处理方法检测出道路区域,以提高其后的图像处理效率;然后在道路区域内部通过阴影识别方法对车辆进行识别;最后利用双目视觉几何关系,对对象物体距离进行比较。实验结果表明,通过本文所述方法可准确识别出图像中各对象及其距离关系。     

基于探地雷达的路基脱空病害图像自动识别

道路病害快速检测对于确保道路的安全和可靠运行至关重要。而探地雷达技术在道路病害检测中具有快速、无损和高分辨率等特征,因此被广泛应用。然而,以往的雷达图像处理和解译主要依赖人员的主观经验,易导致误判和漏判。为了解决这一问题,通过研究基于YOLO算法的图像识别方法,结合深度学习技术,开发一种智能化的道路病害识别系统,能够自动提取探地雷达图像中各类病害的特征,并实现高效、智能的识别,并通过钻孔验证,以确保识别结果的准确性,有效预防突发性道路塌陷的发生,提高道路的安全性和可靠性。     

基于扩展共同中心点法的路面病害雷达测量

为进一步提高利用探地雷达技术测量路面厚度及病害的精度与效率,保证测量结果可直接用于改扩建路面的设计,将扩展共同中心点法(the extended common midpoint,XCMP)引入了基于探地雷达的改扩建路面厚度及病害测量。利用XCMP,探地雷达可测定现有路面厚度和病害位置且无需借助钻心取样校准介电常数;同时,采用了一种多阵列的3D探地雷达,它能同时采集纵横两个方向的路面信息。借助不断发展的信号处理技术和数值处理技术,结合了3D探地雷达信号特征和XCMP法,建立扩建路面厚度及病害测量的通用方法并将上述方法用于连霍高速改扩建项目。结果表明,XCMP法可采集获得清晰的路面结构图像并推算出路面厚度及病害位置,设计的4个XCMP方案的检测误差分别为8.51%,7.62%,3.97%,4.36%,可见XCMP方案基本满足检测需求;同时XCMP法与其他方法对比结果表明其具有更高的精度,误差波动较小,误差可控性强。在此基础上,选取厚度检测精度最高的方案进行病害位置的判定,主要检测病害包括路基脱空、断裂和碎裂,反射裂缝,隐含裂缝。依据病害在探地雷达图像上的区别,采用感兴趣区域(ROI)提取进行病害定位,同时结合上述路面厚度检测结果确定病害的位置和尺寸。     

融合SAR分支深度学习的隧道病害识别与成像

随着交通事业的不断发展，大量隧道相继建设并陆续投入运营。在其运营过程中，隧道衬砌混凝土结构内部往往出现不可见的隐蔽病害，对工程安全带来了严重隐患。及时识别检测内部病害，预防安全事故的发生十分必要。探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)是检测混凝土内部病害的主流无损检测技术，但探地雷达数据中的病害响应信号与实际结构内部病害形态并不存在直观的空间对应关系，从探地雷达数据中仅能估计病害的类型与大概位置，难以对其轮廓进行成像。针对上述问题，研究了基于探地雷达的隧道衬砌隐蔽病害智能识别技术，针对探地雷达数据特点，设计了融入合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像处理分支的地下工程目标识别深度神经网络模型，通过在传统Unet网络中融入SAR成像分支，实现了对病害的准确成像，并成功对6种隧道衬砌常见的病害进行类型识别。采用仿真数据对该方法验证，结果表明本研究设计的融入SAR成像分支Unet网络的预测结果对6种病害的平均识别精度为96%,与传统Unet网络相比，精度提升了5%,由此证明本文构建的融入SAR成像分支的Unet网络有效提...     

基于FDTD的探地雷达道路检测正演模拟

探地雷达是目前道路检测常用工具之一。由于地下介质情况复杂,为了提高探地雷达解释的精度,需对探地雷达检测结果进行数值处理。文中通过建立与道路实际情况相对应的地电模型,运用时域有限差分法(FDTD)进行正演模拟分析,模拟结果表明运用有限差分法能获得道路结构的理论雷达图像,通过对雷达图像的分析和识别,能为实测雷达数据的反演解释提供参考,提高数据解释的精度。     

基于空气耦合式探地雷达探测的衬砌层位特征识别的正演模拟

采用探地雷达进行隧道衬砌检测时,需要准确提取衬砌的层位特征（含相应病害信息）。采用空气耦合式探地雷达对隧道衬砌质量进行检测,基于GprMax2D和Matlab为平台环境,对衬砌层位特征识别进行研究。主要研究及结论如下： 1）对多种实际工况的衬砌形式进行二维正演模拟分析,并对电磁波在多层介质中反射特征进行研究。研究表明,探地雷达反射回波的起始位非零,而电磁波在介质分界层处发生反射的时刻取决于电磁波所传播层面的厚度,当2层介质差别较大或2层介质之间有空气存在时,反射时刻位于波形的最大波峰或波谷所在位置,而与脉冲源的位置和第2层介质的介电常数无关。 2）根据隧道衬砌的分层特征,在实际隧道衬砌中,对探地雷达数据和实际干扰因素进行分析处理,对与理论反射时间误差太大的进行修正。研究成果对应隧道衬砌层位及病害性状识别均具有指导和借鉴意义。     

三维探地雷达道路隐性病害检测分析与数字化技术综述

道路服役数据信息是交通基础设施数字化建设与养护的关键，先进探测设备是获取道路服役数据信息的途径。近年来，三维探地雷达(3D Ground Penetrating Radar, 3D GPR)因其高效、无损等检测优势得到广泛应用，可为道路隐性病害数据获取提供重要支撑。基于此，对道路典型隐性病害类型与检测手段进行总结归纳。梳理了三维探地雷达技术原理、数据采集方法、数据处理及在道路工程检测中的应用；根据三维探地雷达图谱隐性病害特征与识别手段，重点分析人工智能技术在探地雷达图谱识别技术中的应用与发展。针对交通基础设施发展进程，展望基于探地雷达数据的数字孪生技术，主要介绍基于三维探地雷达数据的建模与模型仿真方法。该综述可为三维探地雷达道路隐性病害检测提供基础理论知识与实践方法借鉴，同时为基于三维探地雷达数据的数字化交通基础设施建设与道路养护决策提供参考。     

基于BIM+GIS的沥青路面表里全域病害数字孪生研究

为全面整合和分析无损检测采集的病害信息并构建病害数字孪生模型对病害进行可视化表达，基于BIM+GIS技术，运用探地雷达检测手段，提出了路面全域病害整合与建模的新框架。在该框架中，首先面向不同路表病害类型分别开发基于深度图像表面拟合和基于二值图像轮廓拟合的病害建模方法，相较于传统二维贴图或三维固定参数的建模方式，该方法实现了对病害区域信息的准确拟合建模；该框架另一部分提出了路面结构内部隐蔽病害的三维可视化建模方法，相较于传统分析建模进一步实现了探地雷达数据的病害模型转化与BIM数字化道路高效整合，降低了探地雷达数据实际应用性的门槛。该方法基于2种不同雷达图像的病害特征，识别并提取病害区域，实现全路段隐蔽病害疑似区域和局部重点区域三维重构；最后自动化构建包含全域病害的数字孪生模型，将无损检测数据高效整合，完成病害实体在虚拟空间中的映射转化。同时借助地理信息系统绘制道路病害分布热力图，反馈病害分布以及发展情况，指导养护管理工作。试验结果表明：该框架高效完成全域病害的三维数字转化；路表裂缝和坑槽建模精度分别达到80.13%和98.17%,路面内部病害的模型结合现场钻孔取芯验证在判断病害发生位置...     

基于柔度曲率比与遗传算法的既有钢筋砼拱桥损伤识别研究

针对目前单一方法无法精确识别桥梁结构损伤位置与程度的状况,结合柔度曲率比理论与变异遗传方法,以结构柔度矩阵为参数,利用基于柔度矩阵的柔度曲率比识别损伤位置、改进自适应双向变步长变异遗传算法识别结构损伤程度;以湖南省常宁市北门桥为研究对象,开展实桥外观、钻芯样本、钢筋锈蚀及静载等检测试验,并对检测结果与损伤识别结果进行对比分析,结果表明,文中构建的结构损伤识别方法可行,且其识别精度高,可为桥梁工程结构损伤识别提供一种新思路。     

探地雷达在路基勘查中的应用

高速公路是国家发展的命脉,随着高速公路使用年限的增加,各种路基病害也日渐显现。传统的钻探取芯检测方法虽能达到检测的目的,但是检测不全面而且对道路破坏性大;探地雷达方法的引入,为路基的无损探测提供了有利保障,并且大大提高了探测效率。文中从探地雷达的原理出发,探讨了探地雷达识别路基病害的影响因素,通过对常见路基病害形成原因及其地球物理特征的详细分析,总结了路基病害的探地雷达图像特征。并通过某段高速公路的探测实例进行了应用研究,确定了路基病害的成因并圈定了其分布范围。