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。     

城市道路路基病害快速探测成套系统研究

城市道路路基病害快速探测系统是在多通道地质雷达技术的基础上,集数据快速采集、并行处理、病害自动识别和信息化管理为一体的综合探测系统,拥有多项知识产权,可实现定期对道路进行"体检",做到对病害的动态探测和跟踪,提前发现路基病害,变"被动抢险"为"主动防御"。快速采集系统是集多通道地质雷达、视频图像、GPS定位、测距轮定位等为一体的道路病害雷达探测车,自动化程度高,可实现快速的安装、拆卸和采集。并行处理系统利用基于高性能云平台的分布式数据并行处理机制,构建基于Hadoop的大型分布式数据集的数据挖掘云平台,可实现海量数据的批量化、流程化的快速处理。病害自动识别技术利用核匹配追踪识别算法对路基病害的一般规律进行快速识别。病害信息管理系统采用三层B/S架构模式,高度面向客户、体验感强,实现探测成果的互联共享。     

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。     

数学形态学在探地雷达钢筋识别中的应用研究

在基于探地雷达的桥梁结构状态检测中,目前大部分还是靠人工目视方法对探地雷达图像进行识别,检测效率低,为了提高探地雷达图像分析的自动化程度,利用探地雷达图像中钢筋区域的形状特征,采用数学形态学处理方法对探地雷达图像中钢筋所对应的区域进行提取,通过偏心率、面积凹凸比、圆形度等参数对钢筋区域的特征进行描述,利用支持向量机算法进行钢筋区域的识别。实验结果表明,该方法能够准确识别和定位探地雷达图像中的钢筋,其识别和定位的准确率高,为进一步实现基于探地雷达图像的桥梁结构状态识别奠定了基础。     

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.     

基于小波提升格式理论的隧道衬砌缺陷定量识别分析

为提高探地雷达信号分析中小波基函数选取或构造的针对性和适应性，降低构造计算复杂性，并使所构造的小波基能更准确提取隧道衬砌结构背后空洞检测信号特征点信息，提出一种根据提升格式小波理论和目标信号波形特征来构造匹配小波的方法，并将所构造的小波基应用于空洞检测信号特征点的识别中。该方法以完全重构滤波器条件和提升格式小波为理论基础，首先选择一个简单而一般的初始双正交滤波器组，通过对初始双正交滤波器进行提升和对偶提升，获得不同的提升算子和对偶提升算子，从而得到更新后含自由变量的高阶滤波器组函数表达；其次，依据探地雷达信号的固有特点，对新滤波器组中重构端小波函数中的自由参数进行优化，并对新小波基与实际探地雷达信号的相似度进行计算和检验，最终构造出既满足线性相位、紧支撑性，又具有与探地雷达信号匹配度高等优势的新双正交小波基。将新小波基应用于室内空腔检测试验及实际工程中空洞缺陷的定量分析中，结果表明，同其他类型小波相比，用提升方法构造的小波能更准确地识别空洞缺陷信号突变点发生的时刻和位置，能更准确地实现隧道工程中空洞缺陷的位置和垂直尺寸的定量分析，从而大大提高探地雷达对缺陷探测的可靠度和准确度。     

隧道病害检测中探地雷达技术的应用

文章通过对探地雷达原理的分析,详细介绍了探地雷达在某隧道病害中的应用。经对检测结果的分析表明,雷达在隧道病害检测中具有分辨率高、图像直观、使用方便的优点。     

基于三维探地雷达路面隐性病害识别与评价

路面内部隐性病害的发育、发展具有隐蔽性，而当前缺乏有效的检测手段、评价指标和标准。依托溧马高速路面养护维修工程，通过基于三维探地雷达的路面隐性病害识别与评价研究，建立了路面内部典型隐性病害标准图谱，提出基层损坏状况指数BPCI及分级标准，并给出了不同等级路面内部隐性病害养护对策。研究结果表明：三维探地雷达可高效准确识别路面内部隐性病害，识别精度可达90%以上；基于三维探地雷达的基层破损状况指数BPCI,用于评价路面结构内部状况是可靠的，其探测结果可为路面内部隐性病害检测定位和沥青路面的养护施工提供参考。     

基于MATLAB的二维探地雷达三维成像技术研究

为了拓宽二维探地雷达检测功能,依据三维探地雷达数据采集原理,使用二维探地雷达多线程数据采集方法模拟了三维数据,并利用MATLAB的成像功能,建立了能够读取探地雷达三维数据的三维模型,导入三维数据后实现了三维成像及对其切片式显示等功能。通过内部病害图像显示测试发现,病害三维切片图像较为清晰,实现了使用二维探地雷达对高速公路路面进行三维检测的目标。     

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...     

隧道衬砌空洞积水模型试验研究

文中通过模拟隧道衬砌空洞积水病害，使用探地雷达对其进行探测，得出雷达原始图像；利用软件分析原始图像得出积水高度，并与实际积水高度进行比较。通过试验得出利用探地雷达定量分析衬砌空洞积水高度是可行的结论。     

城市道路路基空洞区演变分析

通过有限元软件ABAQUS模拟计算路基空洞的发育过程中,交通荷载作用下道路结构的力学响应。结果表明:砂土路基中空洞发育初期,交通荷载的作用引起土体塑性失效,导致路面快速破坏塌陷;粘土路基不发生塑性失效,空洞缓慢发育扩大至跨径6m时路面塌陷。借助探地雷达在道路检测中的应用,可及时发现路基空洞的存在并予以修复。     

探地雷达在路基病害探测中的正演模拟及瞬时属性分析

在路基病害探测中,探地雷达具有高效、无损、高分辨率的特点。文中基于时域有限差分(FDTD)正演模拟了非充填空洞和充填空洞的雷达信号,利用Hilbert变换提取瞬时相位和瞬时振幅。通过分析路基病害的瞬时相位特征和瞬时振幅特征,可大大提高定位异常的准确性。对模拟雷达信号和实测雷达信号的瞬时振幅和瞬时相位进行综合对比分析,可提高病害识别能力,有效降低多解性。     

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...     

基于中介理论的车道线识别方法研究

以中介真值程度的数值化度量为基础,利用单个像素点的真值度,设计了新的图像去噪滤波算法。与经典算法相比,新算法具有较好的视觉效果。通过研究道路图像车道线的特点,采用中介距离比率函数来衡量像素点间相似程度,并设计了相应的图像边缘检测算法。与传统的道路图像边缘检测算法相比,新方法边缘增强效果显著。最后,基于道路直线模型,采用Hough变换实现了车道线的识别。     

基于模型试验的矿山法地铁隧道支护结构病害检测与识别

为提高矿山法地铁隧道支护结构病害检测与识别的准确性,采用基于时域有限差分的数值模拟方法,建立常见形状空洞、充水空洞、不同填充介质脱空以及钢格栅拱架、H型钢架下空洞模型,模拟探地雷达波在不同病害中的传播规律,并通过青岛地铁3号线探测实例验证。结果表明:空洞病害雷达反射波通常呈双曲线形状,反射信号强,但上三角形空洞图像与其他空洞图像有较大差异,表现为倾斜平行的同相轴特征;当空洞或脱空内部含水时,空洞或脱空下部出现明显反射波;钢结构雷达波反射强烈,会对钢结构下方病害探测产生干扰,在实际探测中,应将初期支护与二次衬砌分开探测。     

基于形状模板匹配的交通标志污损检测方法研究

本文通过一种改进的基于RGB空间的颜色增强算法变换RGB空间颜色值并分割图像,锁定道路两边的图像信息并利用其特有的几何形状检测并定位交通标志,提取其内部图形,建立基于边缘梯度特征的交通标志匹配和污损识别算法模型。该算法利用少量样本快速创建不同尺度和角度下的模板,解决了基于机器学习方法下需要大量样本并训练时间过长的问题,同时基于梯度特征进行匹配,解决了基于灰度的模板匹配对光照变化过于敏感的问题。最后,通过采集了大量图像数据,并研发基于服务端和移动端的原型系统进行模型算法的验证,实例实验表明,本文提出的算法具有较高的识别准确率和匹配效率,检测准确率可达到83%,且能满足基于移动端的应用需要。     

探地雷达在某铁路挡墙质量评估中的应用研究

介绍了MALA探地雷达挡墙检测基本原理、方法。通过现场已知厚度挡墙的检测,找到此类挡墙波速的取值,并结合实际工程,总结出不同病害挡墙对应的雷达图像特征。结果表明:探地雷达检测技术能有效地发现挡墙在墙体厚度、砂浆饱满程度和墙背回填土的密实度等方面的缺陷。