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近年來,，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,，推動(dòng)越來越多的道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),，但隨著前期投入使用的基礎(chǔ)設(shè)施老化,，道路病害已成為當(dāng)前道路基礎(chǔ)設(shè)施的通病,。存在于路基中的空洞,、脫空,、疏松，通常不能被輕易察覺,，得不到及時(shí)處理,，直至發(fā)生安全事故，這將嚴(yán)重危害人們的人身安全,，同時(shí)也影響著社會(huì)的安定發(fā)展,。

探地雷達(dá)探測(cè)技術(shù)由于探測(cè)精度高、不影響交通,、對(duì)地面無損傷等特點(diǎn),，是目前工程檢測(cè)和勘察的主要探測(cè)技術(shù)，在城市道路地下病害中的應(yīng)用日趨廣泛,。其原理是電磁波在不同介質(zhì)中的介電常數(shù),、電導(dǎo)率、磁導(dǎo)率不同,，進(jìn)而在不同介質(zhì)中產(chǎn)生不同反射,，通過反射波的物理特征如波長(zhǎng)，波形,，振幅等,，以圖像方式直觀表現(xiàn)地下結(jié)構(gòu)特征。

三維探地雷達(dá)通過配置任意數(shù)量的收發(fā)天線,，在采集過程中無縫拼接雷達(dá)數(shù)據(jù)和位置信息,，每次探測(cè)能以極小的剖面間距（幾厘米）采集幾十條縱向垂直剖面形成三維數(shù)據(jù)體，可以非常直觀地反映地下異常體的形狀,、位置,、走向。

三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)的處理與識(shí)別是承前啟后的一個(gè)關(guān)鍵步驟,，電磁波在地下的傳播是一個(gè)很復(fù)雜的過程,，電纜,、電臺(tái)天線、空氣中金屬物體等環(huán)境中的雜波干擾無法避免,，可能導(dǎo)致三維雷達(dá)成像結(jié)果失真,。三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的目的是去除雜波干擾，提取地下目標(biāo)信號(hào)并直觀成像,，以更準(zhǔn)確地對(duì)探測(cè)結(jié)果進(jìn)行解譯,。

但是，人工數(shù)據(jù)處理和解譯速度慢,，每天只能處理和解譯幾公里的雷達(dá)數(shù)據(jù),，效率低下；而且人工數(shù)據(jù)處理和解譯標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,，不同處理人員會(huì)因?qū)I(yè)水平、工作狀態(tài)等因素影響處理結(jié)果,，造成偏差,。

近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)算法不斷涌現(xiàn),，在探地雷達(dá)圖像的解譯分析方面取得了一些研究成果,，特別是隨著深度學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，模式識(shí)別的性能得到了顯著提高,。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)的計(jì)算模型,，用于模擬和處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中重要的復(fù)雜關(guān)系,，對(duì)于三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)的識(shí)別具有較強(qiáng)的洞察和準(zhǔn)確性,。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)層組成：一個(gè)輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層,。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是一個(gè)與下一個(gè)節(jié)點(diǎn)連接的人工神經(jīng)元,，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)權(quán)重和閾值。當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出高于閾值時(shí),，該節(jié)點(diǎn)被激活并將其數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)的下一層,。如果低于閾值，則不會(huì)傳遞任何數(shù)據(jù),。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來調(diào)整權(quán)重,，從而提高對(duì)新數(shù)據(jù)的處理能力，通過激活函數(shù)引入非線性,，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系,，在模式識(shí)別、分類,、回歸等任務(wù)中表現(xiàn)出色,。

在三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)識(shí)別中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可用于下列4個(gè)方面：

• 1. 數(shù)據(jù)特征提取：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示，不需要手動(dòng)提取特征,。在三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)中,，地下目標(biāo)通常具有復(fù)雜的形狀和結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)方法可能難以捕獲到這些復(fù)雜的特征,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過多層次的學(xué)習(xí),，提取出數(shù)據(jù)中的高級(jí)特征，有助于更準(zhǔn)確地識(shí)別地下目標(biāo),。
  
  
• 2. 分類和識(shí)別：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于訓(xùn)練多類別的地下目標(biāo)分類,。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置學(xué)習(xí)不同地下結(jié)構(gòu)的特征,，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同目標(biāo)的自動(dòng)分類,。例如，區(qū)分金屬,、混凝土,、空洞等不同類型的地下目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別,。
  
  
• 3. 異常檢測(cè)：除了目標(biāo)分類,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以用于地下異常的檢測(cè)。通過將正常地質(zhì)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)正常地質(zhì)結(jié)構(gòu)的特征,，然后利用訓(xùn)練好的模型檢測(cè)未知區(qū)域中的異常，例如地下空洞或脫空,。
  
  
• 4. 實(shí)時(shí)性需求：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在GPU等硬件加速下進(jìn)行計(jì)算,，滿足三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)識(shí)別的需求。這種高效的計(jì)算能力使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)性要求更高的應(yīng)用場(chǎng)景中得到廣泛應(yīng)用,。

總結(jié)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在三維探地雷達(dá)數(shù)據(jù)識(shí)別中具有很大的潛力,，可以幫助提高識(shí)別精度、降低誤判率,，為地下結(jié)構(gòu)的探測(cè)和分析提供了充分的支持,。但需要注意的是，在應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),，樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量,、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇和調(diào)節(jié)等因素都會(huì)影響識(shí)別效果，需要綜合考慮這些因素來進(jìn)行合理的應(yīng)用,。