[发明专利]用于计算机自动辨别多类型缺陷的地质雷达标记方法

摘要

本发明公开了一种用于计算机自动辨别多类型缺陷的地质雷达标记方法，如下步骤：1、得到地质雷达波形图；2、将地质雷达波形图转换到图像域形成对应的地质雷达矢量图片；步骤3：得到带标签的富水区样本集、带标签的空洞区样本集、带标签的碎石区样本集和无异常区样本集；步骤4：从带标签的富水区样本集、带标签的空洞区样本集、带标签的碎石区样本集和无异常区样本集中分别随机选择70％的样本作为训练样本。利用本发明能辅助解决现有探地雷达解译效率低及受人为因素影响的问题。

主权项

1.一种用于计算机自动辨别多类型缺陷的地质雷达标记方法，其特征在于，它包括如下步骤：/n步骤1：对已知地质模型区域采集得到的多个原始地质雷达数据进行数据预处理得到多个地质雷达波形图；/n步骤2：将步骤1所得的多个地质雷达波形图转换到图像域形成对应的多个地质雷达矢量图片；/n步骤3：对步骤2所得的每个地质雷达矢量图片进行特征标注，所有的地质雷达矢量图片可划分为具有富水区的地质雷达矢量图片、具有空洞区的地质雷达矢量图片、具有碎石区的地质雷达矢量图片、无异常区的地质雷达矢量图片，特征标注时将富水区、空洞区和碎石区分别用不同颜色的样条曲线进行人工标注，无异常区的地质雷达矢量图片不进行标注，并对无异常区的地质雷达矢量图片以及标注出富水区的地质雷达矢量图片、标注出空洞区的地质雷达矢量图片和标注出碎石区的地质雷达矢量图片分别增加对应的目标位置及地质缺陷类型标签，得到与标注出富水区的地质雷达矢量图片对应的带标签的富水区样本集、与标注出空洞区的地质雷达矢量图片对应的带标签的空洞区样本集、与标注出碎石区的地质雷达矢量图片对应的带标签的碎石区样本集、与无异常区的地质雷达矢量图片对应的无异常区样本集，所述带标签的富水区样本集、带标签的空洞区样本集、带标签的碎石区样本集和无异常区样本集用于构建地质缺陷模型，所述地质缺陷模型用于后续缺陷类型识别时对雷达波形进行地质缺陷分类；/n步骤4：从步骤3所得到的带标签的富水区样本集、带标签的空洞区样本集、带标签的碎石区样本集和无异常区样本集中分别随机选择70％的样本作为训练样本，该训练样本用于通过机器学习构建地质缺陷模型，其余的样本作为测试样本，该测试样本用来验证地质缺陷模型的正确性。/n