地质雷达+三维测量内窥镜的城市道路病害检测与应用

城市道路病害体作为城市安全的重要隐患,具有隐蔽性、突发性等特点,需及时予以检测和处理。地质雷达利用电磁波反射确定地下介质分布,以其无损、快捷及浅层高分辨率优势广泛应用于城市道路病害检测中,但要对病害体作进一步处理,需要对病害体做进一步精细勘测。本文利用地质雷达在道路病害检测中的优势,结合三维测量内窥镜技术的实时视频和测量功能,实现道路地下病害体的准确定位和精准测量,为后续防治和治理提供有用数据。     

探地雷达在人行道地下病害体检测中的应用

近几年,城市道路地面塌陷事故不断发生,尤其是人行道塌陷事故对人民群众生命财产安全和城市安全运行秩序影响较大。本文利用探地雷达快速、便捷、无损、精度高、准确的特点,对兰州市城区道路进行地下病害体探测。通过对探测结果和成因统计进行分析发现城市人行道病害体检测不容忽视。所探测区域结果显示人行道病害体数目占比超过总病害体数目的 1/5,而且多种病害体成因容易相互叠加加速病害体的形成和发育,使得人行道塌陷事故发生的可能性增大。本文对3处典型的人行道病害体进行钻探验证和分析,发现探地雷达方法对道路浅层隐蔽性病害体识别应用效果较好,为相关部门制定针对性的处理措施提供依据和城市道路安全运行提供有力支撑。     

探地雷达图像异常识别中YOLO目标检测算法的研究

在城市道路的病害体探测方面,国内外普遍使用探地雷达进行检测,在探地雷达成果图像的异常体解释识别中,动辄几十条上千米的测线极大地增加了解释人员的工作时间,对它的判读容易造成人脑疲劳,增大误判率。本文对Google开源的TensorFlow框架下YOLO(you only look once)神经网络模型进行了训练和识别,测试了人工智能下的深度学习对探地雷达数据资料解释的有效性。     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

顾及地形特征的三维道路及景观快速建模方法

针对三维道路及景观建模不能反映地形起伏变化、高成本和低效率等现状,本文在研究三维道路技术标准及三维建模生产流程的基础上,提出了一套集城市道路标志标线和城市部件采集、编辑、转换和图层管理的城市道路三维建模预处理方法,设计并实现了基于北斗的三星移动测量系统,在获取道路路面精确高程的同时快速安全地获取街景及全景影像。通过研究顾及地形特征的高程匹配算法,解决了对道路标志标线快速建模问题,实现了对道路及景观的快速三维精细建模,并在常州市、福州市的三维城市数字建设中进行了试验和推广应用,充分验证了该方法的精确性、稳定性和有效性。     

面向对象的投影互分割道路变化检测

通过实验提出了面向对象的投影互分割城市道路变化检测方法。选用不同时相的QuickBird图像,根据地物影像的光谱、形状及纹理等特征进行多尺度分割和层次分类,提取城市道路目标;建立检测层,将不同时相的图像分类结果投影到检测层的相应对象层上,并进行互分割,通过判断某一位置地物类别的一致性,实现道路变化检测的目的。实验表明,面向对象的投影互分割道路变化检测能得到较好的检测效果。     

基于图像分割的地铁隧道渗漏水快速检测

地铁隧道具有线路长、地质环境复杂、环片数量多、检测作业时间短等特点.隧道结构渗漏水病害检测是保障地铁隧道安全的重要工作,传统人工巡查检测方法检测速度慢,需耗费大量的人力物力,不能满足地铁更好运营需求.为提高隧道渗漏水检测效率,更好地适应轨道交通运营需求.本文依托高速移动三维激光扫描技术获取点云数据,提出局部图像分割方法,获取隧道渗漏水病害信息.首先通过空间变换法将三维点云数据转换为二维正射影像,采用图像二值化处理算法增强隧道渗漏水病害区域的边缘信息;然后利用区域描述算法对图像内的渗漏水区域进行分析,获取渗漏水病害区域的大小和里程信息,从而达到自动化识别隧道结构病害.研究结果表明,本文方法可快速检测地铁隧道内渗漏水病害的位置、面积等信息,节约检测时间和检测成本的同时保证了检测结果的准确性.     

基于广义Hough变换的探地雷达图像地下管线提取方法

针对探地雷达图像中自动提取地下管线的问题,提出了一种基于广义Hough变换的地下管线提取算法。根据地下管线在图像上呈现双曲线且具有一定宽度和成对出现的图像特征,首先对图像进行预处理,接着采用全向跟踪法进行边缘跟踪;然后利用双曲线方程线性化后的结果进行投票计算,确定出一对双曲线的描述参数,从而提取出图像中的地下管线特征。实验结果验证了该算法对地下管线提取的有效性。     

基于双阈值SSDA模板匹配的遥感图像道路边缘检测研究

利用遥感图像提取道路边缘信息可以简化常规城市道路的测绘工作。根据一般道路在图像上的影像特征对图像进行模型化处理,提出了基于双阈值的序贯相似性检测算法(sequential similarity detection algorithm,SSDA)的模板匹配算法,并在该算法的基础上,提出了一个基于减小增长误差的算子,用以减少由于样本数过多而产生的增长误差。与其他算法相比,该算法能够更有效地获取道路边缘信息,在准确提取路面边缘信息的同时,能对预处理中难以完全提取的路面部分进行修复,减少处理过程,从而提高处理效率。     

基于高通滤波的高分辨率遥感影像城市道路提取

本文根据高分辨率遥感影像城市道路与房屋等建筑物在空间域中光谱特征差异很小,而在频率域中区别很大的特点,提出一种基于频率域的道路提取方法.在图像频率域中利用Butterworth高通滤波器对图像进行锐化增强处理,突出道路的边缘信息,将道路与建筑物初步区分开来;再对增强后的图像二值化,通过形态变换等方法对图像中的建筑物进行...     

快速提取城市道路中心线

城市道路在空间分布上具有一定的规则。我国的城市道路布局主要有方格式、扇形式等。本文针对这种布局规则的道路网,提出一种快速提取道路中心线的方法。通过对图像进行扫描,将属于一条道路的所有像素点归并到一个容器中,提取中心点并输出成道路线。同时,介绍了几种典型道路的处理方法。实验研究表明该方法可以快速、精准地提取道路中心线,具有实际应用价值。     

车载阵列雷达在道路塌陷灾害预警探测中的技术应用

近年来,许多城市发生了道路塌陷灾害,造成重大的生命财产损失和严重的社会影响。本文采用自主研发的车载式道路病害灾害预警雷达系统,通过多个城市的工程探测实践,形成了一套车载阵列雷达预警探测道路塌陷灾害的实用技术和方法,并总结了一套成熟的作业流程,成功地应用于城市道路塌陷灾害预警探测中。     

基于InSAR及综合物探方法的道路塌陷分析北大核心CSCD

城市道路塌陷是近年来被关注的重点问题,涉及城市道路地下管线、水及土质等多种因素,具有隐蔽性、突发性和破坏性,因此及时探测排查隐患十分必要。目前已有多种物探手段可用于城市道路塌陷的探测。本文以西宁市部分街道为例,通过InSAR技术对其进行大范围普查,对出现沉降异常的重点区域采用地质雷达法、高密度电法、面波法等综合物探的方法进行探测,以弥补单一物探的不确定性和局限性,最后利用钻探的工程手段,针对不同物探方法的优缺点,建立了由面到线、由线到点、由浅至深、因地制宜的隐患排查系统,具有高效、低成本的优点。进一步探索适用于青海湿陷性黄土地区城镇道路的精细化探测手段,经验证可行性良好,可为预防道路塌陷提供更科学的依据。     

轨道交通隧道全断面病害智能诊断与服役状态评价

武汉大学和北京城建勘测设计研究院共同组建的城市智能感知与精密测量工程中心在深入研究地铁隧道结构监测现状的基础上,将移动三维激光测量技术应用于地铁隧道结构监测,提出一套适用于隧道结构和病害监测的硬件集成方案,研发了一套高效快速获取地下空间结构三维几何特征的方法,实现了隧道结构表观几何特征和病害监测成果高精度提取,并且获得了显著的社会效益和经济效益。本文通过轨道交通隧道全断面智能识别与分析系统的研发及检测装备的研发,实现了轨道交通全断面病害的智能检测与隧道服役状态的评价。     

YOLOv7在探地雷达B-Scan图像解译中的应用

探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数据分析其病害分布情况,以此构成隧道衬砌病害数据集;然后基于YOLOv7算法,利用两类病害的不同图像特征,实现对隧道衬砌病害的自动解译。研究结果表明,利用YOLOv7目标检测算法,对整体病害的识别准确率、召回率分别达到97.87%、90.61%。当IoU取0.5时,对空洞病害和渗漏水病害的识别准确率分别为97.2%和96.4%;最后随机选取100张图像进行测试,测试结果的准确率达94%。最终的试验识别结果能很好地应用在生产项目中。     

基于探地雷达的古墓遗址探测及数据后处理方法

探地雷达用于地下考古目标和地下遗址分布的确定,为探地遥感应用开辟了广泛的应用前景.以浙江、绍兴印山大墓为地下探测特定目标,针对长江下游地区地下水位高、土壤潮湿使电磁波被地下水大量吸收而无法很好地深入地下,目标回波信号幅度小、信噪比低而影响探测结果,以冲击脉冲雷达和线性调频雷达两种方式对地下目标作用,以获取同一地下目标的各种电特征数据和地下目标同一物理特征的不同电参量表示,提高接收信号的信噪比,增加探测深度.并用回波能量相关方法辨别地下古代遗址的外形轮廓以确定目标位置.选择不同天线位置,对地下目标的反射特性参数做聚类处理.利用图像处理方法,使地下古墓廓线三维反演成像,并使位置误差最小.为古墓的无损探测提供了一种可行的方法.     

三维探地雷达在城市地下管线及周边土体病害探测中的应用

三维探地雷达是近年来发展起来的一项新技术,可以设置多通道同时采集,进行高密度、快速无缝扫描。与二维探地雷达相比,具有海量数据、真三维归位、地下物体真实还原等优势。本文利用三维探地雷达在北京多地进行了管线探测试验,取得了很好的应用效果。     

多源数据协同的城市道路提取

城市道路的高精度提取可为城市三维表达、城市地形分析、城市建设规划、交通导航等提供数据基础和支撑。本文以合肥市局部城区为试验区,以开源路网、街景图像和遥感影像为数据源,在利用最大似然法进行初提取的基础上,通过空间分析、统计分析、几何量测、最小二乘拟合等方法进行粘连分割、缺失处理和交叉口细化等关键处理,构建了多源数据协同的城市道路提取方法,并对提取结果进行了精度评价和分析。试验结果表明,本文提出的城市道路提取方法优于最大似然和面向对象方法,提取总体精度为96.65%,Kappa系数为93.71%,道路宽度偏离标准差为0.03m,特别是对同物异谱、同谱异物及遮挡等造成的信息提取不全问题具有良好的改善效果。     

利用多元LBP特征自动提取城市道路边界

车载移动测量系统可采集高精度道路三维点云数据,为道路边界自动化提取提供了支撑.为解决车载激光点云中城市道路边界点云提取困难问题,本文引入局部二值模式LBP(Local Binary Pattern),针对各类城市道路边界特征,设计了高度LBP、高程离散度LBP和空间形状LBP3种改进算子;构建多元LBP特征语义识别模型...     

一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法

合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。