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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明提出了基于三维GPR正演技术的道路空洞形态分类方法，利用基于三维时域有限差分方法原理的GprMax3D软件，针对以空洞为代表的典型道路病害体，开展不同形态空洞的三维GPR正演模拟工作，获得相应的三维雷达数据体；对数据体不同方向的图像特征进行信息提取以及基于三维GPR正演模拟的道路空洞形态分类方法联合表征，具有更高的空间分辨率和测量精度；随后提取SIFT特征并采用SVM分类器准确分类道路结构中空洞病害的形态。本发明对三维GPR实测图像解译和提高检测结果判定的可靠性具有重要的指导意义，能够为城市道路地下空洞雷达实测数据的分析提供指导。

主权项：1.基于三维GPR正演技术的道路空洞形态分类方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：三维GPR道路空洞建模及三维GPR数据获取，采用GprMax3D来搭建三维道路空洞仿真模型，并获取3DGPR空洞数据；S2：空洞形态不同方向的图像提取，并分别沿着xoy和xoz平面获取B-scan图像集和C-scan图像集；在步骤S2中：从GPR空洞数据的三维结构S中提取出二维剖面图B-scan和水平切面图C-scan的二维数据，使用它们的联合数据进行地下空洞的形态识别：1沿平行于xoz平面依次从S中提取二维数据，并成像获得多幅剖面图S1＝{B1,B2,B3,…,Bn}，n＝lyΔy，其中Bn代表每张B-scan，S1则是n幅B-scan的集合，ly为模型空间y轴长度，Δy是y轴方向的空间步长，另外，在提取出B-scan后，对每幅图像进行去直达波、数据标准化、深度和速度变化校正预处理操作，移除信号和背景噪声，对B-scan进行等间距地抽取，以堆叠方式进行展示；2沿平行于xoy平面从S中提取二维数据，并成像获得多幅水平切面图S2＝{C1,C2,C3,…,Cm}，m＝lzΔz，其中Cm代表每张C-scan，S2则是m幅水平切面的集合，lz为模型空间z轴长度，Δz是z轴方向的空间步长；S3：空洞形态联合表征，按序排列B-scan图像和C-scan图像，将其组合拼接成一幅新的二维图像；在步骤S3中：将多幅B-scans和C-scans图像进行融合，每个空洞模型筛选出8幅B-scans{B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8}和12幅C-scans{C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8,C9,C10,C11,C12}，并按序排列组合成一幅新的二维图像，该图像集合I表示为式1，每个三维空洞最终将转化为一幅信息特征融合后的图像， S4：提取SIFT特征，提取新组合图像的尺度不变特征转换特征，即SIFT特征；S5：SVM分类器训练测试，对提取出的SIFT特征先后进行K-means聚类和词袋模型转换，之后得到新的图像向量，将其作为SVM分类器的输入，实现SVM分类器的训练和测试；S6：空洞形态分类结果，SVM分类器训练和测试之后，输出空洞形态的分类结果。

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