[发明专利]一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法

权利要求书

1.一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1；采用三维探地雷达采集多视图雷达图谱数据，并将所述多视图雷达图谱数据进行预处理且构建多视图雷达图谱数据集；

步骤2；选择深度神经网络结构搭建模型用于所述数据集；

步骤3；将处理后的所述多视图雷达图谱数据到网络中进行参数调整，训练模型；

步骤4；利用所述深度神经网络结构搭建模型预测未知多视图图谱数据所属的病害类别。

2.根据权利要求1所述的一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，步骤1中的所述多视图雷达图谱数据进行预处理且构建数据集具体步骤如下：首先，构建多视图雷达图谱数据集标记每一例道路样本中包含的各视图病害特征类型；其次，使用随机垂直翻转和随机亮度变化对各视图数据进行处理，并调整图像大小；再次，依据类别数较多的视图数据将总体数据集划分为训练集、验证集与测试集；最后，对所述多视图雷达图谱数据集进行数据增强，包括上采样、数据扩充。

3.根据权利要求1所述的一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，所述深度神经网络结构搭建模型采用端到端双塔模型，其中，所述端到端双塔模型是基于所述多视图雷达图谱数据。

4.根据权利要求3所述的一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，所述端到端双塔模型的构建步骤如下：首先，在单个视图上训练单独的特征提取器，且各所述特征提取器不进行参数共享；其次，将各视图特征图进行融合；最后，经过多层感知机和Softmax归一化操作后，输出道路病害类别预测结果。

5.根据权利要求3所述的一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，在步骤3中，所述训练模型的过程如下：将所述多视图雷达图谱数据集同时输入所述端到端双塔模型，并且根据各视图上的病害特征判断病害类别与所述端到端双塔模型预测结果计算损失函数，更新所述训练模型的参数。

6.根据权利要求1所述的一种针对三维探地雷达图谱的道路病害分类方法，其特征在于，所述多视图雷达图谱数据包括：主视图、俯视图、后视图、仰视图、左视图、右视图。