基于地质雷达的城市道路病害智能识别系统分析与设计

随着城市化进程的推进，地下空间安全问题日益突出，其中包括管线老化、路面塌陷、燃气泄露等危险。为解决这些城市道路病害问题，三维地质雷达被广泛认为是一种有效的手段。然而，由于三维地质雷达所获取的数据量庞大且人工判读效率低下，近年来研究者们开始尝试利用深度神经网络进行自动识别道路病害的研究。现有的研究成果在对主要城市道路病害如塌陷和空洞的智能识别方面还存在一定的不足，缺乏定量评估的数据支持。因此，本研究采用了Pytorch深度学习框架和Faster R-CNN目标检测网络，设计了一种基于三维地质雷达的城市道路病害人工智能识别系统。该系统的设计目标是达到90%以上的塌陷和空洞病害的正确识别率。该系统的主要功能是提供快速准确的城市道路地下病害监测手段，并实现对病害位置和类型的自动识别。为了处理三维地质雷达扫描切片图片长度超长的问题，研究采用了二次切分和缝合思路，以提高系统的处理效率和准确性。通过该系统，城市管理者和相关部门能够更有效地监测和识别地下病害，及时采取措施进行修复和维护，从而提高城市道路的安全性和可持续发展能力。