【摘 要】
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随着城市化进程的快速发展,城市地下空间资源的不断开发,城市道路塌陷事故频繁发生。大量路面质量调查发现,道路塌陷与地下隐性病害有很大关系。三维探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种利用电磁波反射来确定地下介质分布的无损、快速检测技术,已成为道路病害检测的首选方法。但是目前GPR数据解译依赖于专家经验,误判、漏判率大、速度慢,目标识别是数据解译的关键一环,因此GPR
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于半监督深度学习的三维探地雷达道路病害检测和识别方法研究（42174175）”； 国家自然科学青年基金项目“结合稀疏表示和低秩矩阵恢复方法实现快速准确的城市道路地下病害自动识别（41704147）”； 山西省重点研发计划（社会发展领域）项目“城市道路灾害精准识别与预警技术”（201803D31037）”
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随着城市化进程的快速发展,城市地下空间资源的不断开发,城市道路塌陷事故频繁发生。大量路面质量调查发现,道路塌陷与地下隐性病害有很大关系。三维探地雷达（Ground Penetrating Radar,GPR）是一种利用电磁波反射来确定地下介质分布的无损、快速检测技术,已成为道路病害检测的首选方法。但是目前GPR数据解译依赖于专家经验,误判、漏判率大、速度慢,目标识别是数据解译的关键一环,因此GPR智能目标识别已成为近几年的研究热点和难点。现有GPR智能目标识别方法主要包括基于传统机器学习和深度学习的方法,前者需要手动提取特征,后者主要利用GPR二维（Two Dimensional,2D）数据进行识别,对道路病害的识别准确度低。针对这些问题,本文提出基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的GPR三维（Three Dimensional,3D）数据目标识别方法,利用三维数据的高信息量和深度学习自动提取特征的优势,以期实现城市道路病害的智能化识别。本文的主要研究工作及成果如下:（1）总结现有GPR目标识别方法,分析目前存在的问题,阐述GPR和卷积神经网络的基本原理,并基于B-scan数据,利用自行设计的浅层CNN和改进快速区域CNN进行地下目标识别的前期验证。（2）提出一种基于三视图融合的探地雷达地下目标识别方法。该方法通过探地雷达3D数据的前视图、侧视图和俯视图的特征融合提高目标识别的准确性。利用室内实验数据对所提方法进行有效性分析,并与现有方法进行比较以验证其优越性。（3）提出基于深度3D卷积网络（3D Convolutional Networks,C3D）和多重镜像编码（Multiple Mirror Encoding,MME）的三维探地雷达地下目标识别方法。该方法利用C3D网络较强的时空特征学习能力,提取并行B-scan之间的时空特征;利用MME增强目标时空特征,同时重新排列3D数据,以满足网络输入的要求。实验结果表明,该方法的分类性能优于现有方法,通过结合C3D网络和相应的二维网络可进一步提升性能,且适用于小数据集的多目标分类。该方法可为不同宽度的探地雷达3D数据的识别问题提供新的解决思路。
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