用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统

本发明涉及智能检测与分析，尤其涉及用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统。

背景技术：

1、路面内部病害如裂缝、空洞和水渗漏等问题，不仅会影响道路的使用寿命，还可能导致严重的交通事故。因此，准确、高效地检测和识别路面内部病害是道路维护和管理的重要任务。当前的路面内部病害检测技术主要依赖单一传感器（如三维探地雷达），在面对复杂地质结构、强干扰信号等极端条件时，数据质量较差，检测效果不理想。此外，数据预处理和特征提取过程复杂且效率低下，尤其在处理大规模数据时更为明显。现有识别模型在不同环境条件下表现不稳定，缺乏自适应能力，且缺乏智能优化和反馈机制，导致检测精度和效率不高，误判和漏判现象较为严重。

2、现有技术方案（中国发明专利，公开号：cn118171144a，名称：一种基于雷达信号统计特征的路面内部病害识别优化方法）在意图解决当前存在的问题时存在以下缺陷：

3、现有技术采用单一传感器（如三维探地雷达）进行数据采集和分析；由于单一传感器在复杂地质结构和强干扰信号条件下表现不佳，导致数据质量较差，无法全面准确识别病害；

4、现有技术采用传统的信号处理方法（如滤波、去噪和频谱分析）进行数据预处理和特征提取；由于这些方法处理过程繁琐且计算量大，导致处理效率低下，难以快速、准确地处理大规模数据；

5、现有技术基于固定规则和参数（如阈值判定和模式匹配）进行病害识别；由于这些模型在不同环境条件下缺乏自适应能力，导致检测效果不稳定，识别准确性和可靠性不足；

6、现有技术的检测流程是线性的，缺乏反馈机制；由于检测过程不能动态调整和优化，导致整体检测效率和精度不高；

7、现有技术依赖固定规则和阈值进行病害判定；由于这些规则在复杂环境中难以保证高精度识别，导致识别结果存在大量误判和漏判问题。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法及系统，本发明利用三维探地雷达、激光雷达、红外成像和超声波传感器同步采集路面数据，并对数据进行预处理；随后，利用深度神经网络和多任务学习框架进行数据对齐和特征提取，生成综合特征向量；通过生成对抗网络扩充数据集，结合强化学习技术动态优化模型参数，提升识别模型的鲁棒性和适应性；最终，通过智能过滤和概率优化，利用隐马尔可夫模型和自适应判别网络进一步优化识别结果，显著降低误判率，提高检测的精度和效率。

2、如图1-图3所示，一种用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法，包括以下步骤：

3、利用三维探地雷达、激光雷达、红外成像和超声波传感器对路面进行同步无损检测，采集多模态数据，并对数据进行去噪、滤波和特征增强处理，生成预处理多模态数据；

4、对预处理多模态数据进行时间同步和空间配准，生成对齐多模态数据，并分别提取雷达空间特征数据、激光点云特征数据、红外热特征数据和超声波频域特征数据，然后利用深度神经网络进行特征融合，生成综合特征向量；

5、使用综合特征向量构建训练数据集，通过生成对抗网络扩充数据集，利用多任务学习框架同时训练病害识别和特征预测任务，结合强化学习优化模型参数，并引入自注意力机制和循环神经网络处理时间序列数据，生成初步识别结果；

6、对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行能量幅值、频域谱特征和电磁波衰减特性计算，生成动态统计特征数据，并将其反馈到自适应深度学习模型中进行二次训练，并采用隐马尔可夫模型对动态统计特征数据进行概率优化，利用基于注意力机制的自适应判别网络进行智能过滤和优化，最终生成识别结果。

7、优选的，所述去噪、滤波和特征增强处理包括：

8、对雷达数据进行去噪处理，通过高通滤波器滤除干扰信号，保留有效信号，生成预处理雷达数据；

9、对激光数据进行滤波处理，通过统计滤波算法去除噪声点，增强点云质量，生成预处理激光数据；

10、对红外数据进行图像增强处理，通过直方图均衡化技术提升热图细节和对比度，生成预处理红外数据；

11、对超声波数据进行频谱分析和去噪处理，通过傅里叶变换提取有用回波信号，生成预处理超声波数据。

12、优选的，所述时间同步和空间配准以及特征融合包括：

13、利用时空特征对齐算法对预处理多模态数据进行时间同步，确保不同传感器数据在相同时间点上的一致性，生成时间同步数据；

14、使用基于特征点的空间配准算法对时间同步数据进行空间配准，确保不同传感器数据在空间坐标上的对齐，生成对齐多模态数据；

15、利用卷积神经网络提取对齐多模态数据中的雷达空间特征数据，使用点云处理算法提取对齐多模态数据中的激光点云特征数据，通过图像处理算法提取对齐多模态数据中的红外热特征数据，利用频谱分析方法提取对齐多模态数据中的超声波频域特征数据，并将这些特征数据输入深度神经网络进行特征融合，生成综合特征向量。

16、优选的，所述生成对抗网络扩充数据集包括：

17、使用包含综合特征向量的训练数据集，通过生成对抗网络生成虚拟数据；

18、将生成的虚拟数据与原始训练数据集融合，扩充训练数据集，生成扩充训练综合特征向量；

19、利用多任务学习模型同时训练病害识别任务和特征预测任务，以优化模型参数；

20、在多任务学习过程中，病害识别任务和特征预测任务共享部分模型参数，同时保留各自任务的专用参数，生成多任务学习模型。

21、优选的，所述强化学习优化模型参数包括：

22、利用策略梯度算法对多任务学习模型进行优化，通过模拟各种环境条件下的检测任务，动态调整模型参数；

23、在强化学习过程中，构建奖励函数，根据检测结果的准确性和鲁棒性给予奖励，以提升模型性能，生成自适应深度学习模型；

24、在自适应深度学习模型中引入自注意力机制，使模型能够聚焦于关键特征，增强对病害特征的识别能力；

25、使用循环神经网络和长短期记忆网络处理时间序列数据，提升模型对时变特征的捕捉能力，生成时间序列增强自适应深度学习模型，以用于生成初步识别结果。

26、优选的，所述能量幅值、频域谱特征和电磁波衰减特性计算，包括：

27、对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行能量幅值计算，生成能量幅值数据；

28、对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行频域谱特征计算，生成频域谱特征数据；

29、对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行电磁波衰减特性计算，生成电磁波衰减特性数据。

30、优选的，所述能量幅值、频域谱特征和电磁波衰减特性的计算表达式分别为：

31、能量幅值计算：

32、

33、其中，表示能量幅值，表示雷达信号的幅值；

34、频域谱特征计算：

35、

36、其中，表示频域谱特征，表示信号的傅里叶变换；

37、电磁波衰减特性计算：

38、

39、其中，表示距离处的信号幅值，表示初始信号幅值，表示衰减系数。

40、优选的，所述动态统计特征数据的反馈和概率优化包括：

41、将能量幅值数据、频域谱特征数据和电磁波衰减特性数据整合为动态统计特征数据，并反馈到自适应深度学习模型中进行二次训练和优化，形成增强初步识别结果；

42、采用隐马尔可夫模型对增强初步识别结果进行概率优化，消除噪声和误判，生成概率优化结果。

43、优选的，所述智能过滤和优化包括：

44、利用基于注意力机制的自适应判别网络对概率优化结果进行智能过滤和优化，生成智能过滤结果；

45、基于智能过滤结果进行进一步优化，生成最终识别结果。

46、一种用于执行所述用于三维探地雷达的路面内部病害检测方法的系统，包括：

47、三维探地雷达、激光雷达、红外成像传感器和超声波传感器，用于对路面进行同步无损检测并采集多模态数据；

48、数据预处理模块，用于对采集的多模态数据进行去噪、滤波和特征增强处理，生成预处理多模态数据；

49、数据同步和配准模块，用于对预处理多模态数据进行时间同步和空间配准，生成对齐多模态数据；

50、特征提取和融合模块，用于从对齐多模态数据中提取雷达空间特征数据、激光点云特征数据、红外热特征数据和超声波频域特征数据，并利用深度神经网络进行特征融合，生成综合特征向量；

51、训练数据构建模块，用于使用综合特征向量构建训练数据集，通过生成对抗网络扩充数据集；

52、多任务学习和优化模块，用于利用多任务学习框架同时训练病害识别和特征预测任务，结合强化学习优化模型参数，并引入自注意力机制和循环神经网络处理时间序列数据，生成初步识别结果；

53、动态统计特征分析和反馈模块，用于对初步识别结果中的病害识别和特征预测数据进行能量幅值、频域谱特征和电磁波衰减特性计算，生成动态统计特征数据，并将其反馈到自适应深度学习模型中进行二次训练；

54、概率优化和智能过滤模块，用于采用隐马尔可夫模型对动态统计特征数据进行概率优化，并利用基于注意力机制的自适应判别网络进行智能过滤和优化，生成最终识别结果。

55、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

56、本发明通过多模态数据融合，实现了更全面和准确的路面病害检测；

57、本发明通过引入深度神经网络和多任务学习框架，提高了数据处理的效率和准确性；

58、本发明通过强化学习和自适应深度学习模型，实现了模型参数的动态优化，提高了模型的鲁棒性和适应性；

59、本发明通过智能过滤、自适应判别和闭环优化系统，实现了实时反馈和持续优化，提高了检测的精度和效率；

60、本发明通过动态统计特征分析、隐马尔可夫模型和生成对抗训练，显著降低了误判率，提高了识别结果的可信度。