Page 80 - 无损检测2025年第四期
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土木工程中的无损检测技术应用
              土木工程中的无损检测技术应用

              DOI:10.11973/wsjc240170


                 探地雷达图像浅层特征融合下的高速公路路基


                                                 塌陷病害识别




                                                           胡照星
                                           (河南宏盛工程监理有限公司,周口 466000)

                       摘  要:为延长高速公路的使用寿命,提出探地雷达图像浅层特征融合下的高速公路路基塌陷
                   病害识别方法。探地雷达依据电磁波理论以及麦克斯韦方程,获取高速公路路基探地雷达图像以
                   及正演模拟图像。获取图像后使用空间加权颜色直方图得到两种图像的浅层特征,然后将该特征
                   输入至卷积神经网络中,在网络中完成特征的融合以及对高速公路路基病害的识别。试验结果表
                   明,该方法采用的卷积神经网络具有更强的路基塌陷病害识别能力,结合探地雷达图像以及正演模
                   拟图像进行病害识别的效果较好。
                       关键词:探地雷达;特征融合;高速公路;路基病害;CNN;特征提取
                       中图分类号:U452;TG115.28      文献标志码:A    文章编号:1000-6656(2025)04-0050-06

                    Recognition of highway subgrade collapse disease based on shallow feature fusion of

                                             ground penetrating radar images


                                                         HU Zhaoxing
                               (Henan Hongsheng Engineering Supervision Co., Ltd., Zhoukou 466000, China)
                      Abstract: In order to prolong the service life of highway, a recognition method of subgrade collapse disease based
                   on shallow feature fusion of ground penetrating radar images was proposed. Based on electromagnetic wave theory and
                   Maxwell equation, GPR images and forward simulation images of highway subgrade were obtained. After acquiring the
                   images, the spatial weighted color histogram was used to obtain the shallow features of the two images, and the features
                   were input into the convolutional neural network, in which the features were fused and the subgrade disease recognition of
                   the highway was completed. Experiments showed that the convolutional neural network used in this method had a stronger
                   ability to identify roadbed collapse disease, and the disease recognition effect was better when ground penetrating radar
                   images and forward simulation images were combined.
                      Key words: ground penetrating radar; feature fusion; highway; roadbed disease; CNN; feature extraction

                  随着国家基础建设的大力发展,高速公路网的                          路基病害,并且需要对高速公路的病害进行检测 。
                                                                                                           [4]
              铺设更是一日千里,但是公路在使用过程中,无法避                                高速公路的病害检测方法有很多。晏班夫等                     [5]
              免地会出现路基病害          [1-2] ,其中高速公路的路基塌陷             提出一种基于Faster-RCNN与形态法的检测方法,
              是一种十分常见并且典型的路基病害 。一旦高速                            采用迁移学习与模型对神经网络进行优化以完成病
                                                [3]
              公路出现路基塌陷,轻则导致高速公路重新施工,重                           害定位,利用形态法计算其路基病害的长度与宽度,
              则发生严重交通事故,因此需要十分重视高速公路                            同时引入多种指标降低误检率。由于该方法使用了

                                                                FastR-CNN算法,因此存在计算资源要求高、训练数
                 收稿日期:2024-04-15
                                                                据需求大以及泛化能力差等问题。袁刚烈等 提出一
                                                                                                       [6]
                 作者简介:胡照星(1979—),男,本科,高级工程师,主要从事道路
                                                                种高速公路路基检测方法,在高速公路上设置振动、
              桥梁与渡河工程研究工作
                 通信作者:胡照星,bmpe2630606@163. com                  温度和湿度传感器,通过导电率、含水率、弹性波振
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                     2025 年 第 47 卷 第 4 期
                     无损检测
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