[发明专利]一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法

说明书

本发明公开了一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法，1.对采样路段进行GPR数据采集，将水损害和正常数据分别标记；2.对信号滤波；确定水损害的特征；3.将信号导出为矩阵，将水损害和正常样本合并构建训练样本集和测试样本集；4.选取时域特征参数和频域特征参数并计算；5.进行分布统计，找到明显分布特性的特征作为敏感特征值；6.敏感特征值归一化处理；7.对敏感特征值进行PCA主成分分析进行降维处理；8.构建水损害的分类模型；9.利用训练好的模型对道路水损害进行识别。解决了探地雷达信号解释依靠人工经验费时费力，主观性强的问题；可以用大量的信息来评价水损害，提高水损害识别准确性，建立的水损害分类模型可以用于沥青路面水损害的智能识别，提高路面缺陷检测的效率。

技术领域

本发明属于沥青道路质量检测领域，涉及一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法。

背景技术

沥青路面具有施工速度快、行车平稳舒适、通车时间短等优点，然而各种各样初期损害的出现严重影响着沥青路面的使用，其中水损害是其中常见较为严重的一项。沥青路面不可能完全隔水，当水从缝隙或其他路径进入沥青路面结构内部会使沥青粘附性减小，由于集料表面对水比对沥青有更强的吸附力，长期接触下沥青会从集料表面剥落，加上行车荷载的影响会使水产生流动，产生动水压力进而使剥落的沥青流失，被裹挟流动出沥青路面内部。随之而来的就会使路面出现松散、剥离、坑洞等病害。

在沥青路面水损害的检测方法主要有探地雷达法、红外法、超声波法等。红外检测法利用水损害区域和正常路面在阳光照射下温度差异原理来测量水损，必须在特定条件下进行，如在含水区域吸收太阳辐射能量后温度与正常路面温度不同才行，测量结果不稳定，且无法判断水损害的深度位置；超声波法穿透强，由于与地面耦合性不好，受干扰较大；探地雷达可实现沥青路面病害的无损检测，图谱显示直观，但是现有沥青路面测量大多采用空气耦合天线，向地面发射能量小，采样间距大，分辨率不高，未有成功检测出沥青路面水损害的报道，因此迫切需要建立水损害缺陷的检测方法。

目前，雷达图谱解释依靠专家经验，培养相关的专家耗费人力财力，并且人力在识别图谱时带来的是耗时耗力，现有工程中水损害检测案例以空耦天线为主，主要用于测量路面的厚度，由于空气对雷达信号的衰减，以及采样间距较大的问题，造成空耦天线的分辨率不高，导致人力对雷达图谱的解释更加困难，影响识别效果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法，解决了现有探地雷达信号解释依靠人工经验费时费力，主观性强的问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于探地雷达信号时频统计特征的水损害识别方法，包括以下步骤；

步骤一，数据采集：选取部分含水损害的路段作为采样路段，使用探地雷达对采样路段进行GPR数据采集，采集过程中，在GPR数据采集软件里对路面发生水损害的路段进行标记；

步骤二，GPR数据的预处理：对GPR数据滤波，包括扣除直流分量、静矫正切除、去背景和滑动平均；

步骤三，步骤一的标记区域且其雷达图谱的B-scan图处呈现高亮区域定义为水损害区域，将该区域作为水损害特征，用于识别其他水损害区域，其余区域为正常路面；

步骤四，数据集建立：将处理后的GPR数据导出为矩阵，矩阵元素为雷达波形数据，矩阵维数为n×m，n为GPR数据预处理后每一道波形的采样点数，m为GPR采集的总样本数量，将水损害和正常路面样本合并构建用于训练用的训练样本集和测试样本集；

步骤五，时频特征提取：从训练样本集选取若干个时域特征参数和若干个频域特征参数，从测试样本集选取相同数量的时域特征参数和频域特征参数，对特征参数进行计算，得到二维矩阵；

步骤六，敏感特征提取：对步骤四中的特征参数分别进行分布统计，找到具有明显分布特性的特征作为敏感特征值；