[发明专利]一种基于关联规则分析的道路深层病害预警方法

说明书

本发明公开了一种基于关联规则分析的道路深层病害预警方法，采用探地雷达获得反射回波信号数据，进行直达波去除、背景消除、信号增益、伪彩映射的数据预处理；构建深层病害识别的神经网络模型，将检测数据的B‑Scan图像作为输入，输出深层病害类型和严重程度的预测结果；基于模型结果建立病害预警数据库，匹配病害位置，进行数据值离散化，利用Apriori算法从病害数据的事务集中挖掘强关联规则，记录入病害预警数据库；根据已建立的病害预警数据库，进行探地雷达道路检测，检测数据经过预处理后输入深层病害识别的神经网络模型，输出结果构建病害事务集，遍历搜索病害预警数据库，若发现病害事务集存在于病害预警数据库中，则对该处道路深层状况进行预警。

技术领域

本发明涉及道路深层结构检测和病害预警技术领域，具体来说，是一种基于关联规则分析的道路深层病害预警方法。

背景技术

道路深层病害如不均匀沉降、反射裂缝、层间脱空等具有很强的隐蔽性，无法通过常规的检测手段进行识别、定位和测量，但是这些路内病害与路面病害有着显著的相关性，对于道路的行车性能和使用寿命有着重大的影响，是道路损坏的深层次原因。传统的路面结构病害检测方法，即钻芯取样，需要封闭交通、破坏路面结构，且覆盖面小，结果缺乏代表性，不能形成紧密的连续检测，无法满足我国公路里程长、检测工作量的要求，因此需要使用新的无损、覆盖范围广且性能稳定的自动化或半自动化道路检测方法。

探地雷达作为一种无损检测技术，由于其高效、安全、无损、抗干扰性强等优点，被广泛用于检测和评估道路病害。探地雷达可以根据反射的无线电波波形、振幅强度和时间变化等特征推断地下介质的空间位置、结构、形态和位置深度。在交通领域主要运用于隧道的质量检测和桥梁结构的病害检测，随着路面结构病害问题日益凸显，近几年被用来实现道路的无损检测，在道路结构层厚度、道路裂缝病害、脱空病害等检测方面取得了长足的进步。

我国的道路检测设备研究取得了一定的进展，但是对于检测结果的分析和统计尚且存在不足，不同病害反射信号特征的识别区分、探地雷达B-scan图像的解释工作均仍存在痛点难点，很大程度上要以来检测人员的经验，因此开发高效、自动的探地雷达检测数据信息分析方法是道路无损检测的未来研究方向，将人工智能技术结合地质专家经验联合解释预测道路深层病害，以提高道路结构病害检测和统计的效率和精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于关联规则分析的道路深层病害预警方法，以解决现有技术中存在的问题。

本发明的目的是这样实现的：一种基于关联规则分析的道路深层病害预警方法，包括如下步骤：

S1、利用探地雷达设备检测道路深层介质分布情况，记录采集路段桩号，并导出回波信号数据；

S2、数据预处理，依次进行直达波去除、背景消除、信号增益、伪彩映射操作；

S3、构建深层病害识别的神经网络模型预测病害的类型和严重程度；

S4、建立病害预警数据库；

S5、基于病害预警数据库对道路的深层病害进行预警。

进一步地，在S2步骤中，包括子步骤S21，所述子步骤S21中，设计合适的二维滤波器滤除相关性强的B-scan数据，得到去除直达波的回波信号。

进一步地，在S2步骤中，包括子步骤S22，所述子步骤S22中，采用减均值法对B-scan矩阵数据进行处理，去除水平方向上没有变化的信号和由于阻抗不匹配产生的驻波干扰信号，以实现背景消除。

进一步地，在S2步骤中，包括子步骤S23，所述子步骤S23中，采用SEC增益方法，以指数放大的增益方式对接收到的反射信号进行增益，补偿电磁波在各点传播时球型扩散损失的能量。