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。