【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及二维探地雷达空洞病害样本库扩充领域，更具体地说是一种探地雷达城市道路空洞样本数据扩充算法。
技术介绍
1、随着各国城市化进程的不断推进，道路安全对于经济社会的快速发展十分重要。道路受到交通负荷、路面分层和地下状况等因素的影响而产生地下空洞所引起的道路塌陷，严重影响了城市的正常运转。探地雷达是一种地球物理勘测技术，利用高频无线电磁波对地层进行勘测，以获取地层中物质的分布情况，探地雷达探测技术具有分辨率高、操作相对简单、对勘测目标无损伤、应用范围广等优点，成为地下结构与地质信息获取的重要工具。然而，受限于成本和时间等因素，获取大规模真实的地下病害样本仍然面临挑战，导致现有样本库规模有限，难以满足深度学习算法对大规模样本的需求。
2、目前扩充目标样本集的方式主要有实际探测和计算机仿真两大途径。实际探测时地下病害通常分布复杂，形态各异，因此需要在不同场景和环境下进行多次探测才能全面获取样本，这也增加了样本采集的难度和时间成本，使得实际探测获得样本的速度较慢。在计算机仿真领域，电磁波仿真正演模拟，尤其以gprmax为代表，为研究地下结构和构筑物提供了有力的工具。gprmax能够进行高度准确的电磁波传播模拟，通过对地下不同组成结构的分析，实现对目标成像规律和探测方式的深入研究。生成对抗网络在探地雷达样本集扩充方向也取得了很大进展。但现有的技术手段都难以有指向性地生成用于智能识别算法学习的贴近真实环境的探地雷达空洞样本。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术结合容易获
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种探地雷达城市道路空洞样本数据扩充算法，其特征在于，包括：
4、s1：图像生成，具体步骤如下：
5、s11：对二维雷达图像编码：编码器通过卷积和池化操作，对土壤、井盖、管道和少量空洞的二维探地雷达样本图像进行编码，有效捕获雷达图像中地层和空洞的局部和全局特征。随着信息在网络中传递，图像的空间尺寸逐渐减小，并输出一个低维特征向量，其中包含了图像的关键特征。
6、s12：将s11的编码结果与噪声线性组合后输入生成器：生成器的输入包括编码器输出的特征向量和高斯随机噪声的线性组合。高斯随机噪声从均值为0、方差较小的高斯分布中采样得到，类似于一种随机扰动。s13：生成器生成仿真雷达图像：生成器通过一系列转置卷积层，将输入转换为逼真的地下空洞雷达图像。最后，通过应用高斯滤波并增强对比度，有效减少设备采集中引入的噪声干扰，从而进一步提升图像的质量和清晰度。在转置卷积过程中，特征图的尺寸逐步恢复并逐渐增加通道数，以丰富生成图像的细节和信息。
7、s2：图像判别：判别器包括卷积层、池化层和全连接层，通过这些层逐步提取图像特征，并输出一个值，表示输入图像是否为真实地下雷达图像。判别器的目标是准确区分真实和生成的图像，引导生成器生成更逼真的假雷达图像。
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1.一种探地雷达城市道路空洞样本数据扩充算法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种探地雷达城市道路空洞样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨峰，史文幸，李梵若，乔旭，彭苏萍，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：
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