【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脱空病害识别，具体为一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法。
技术介绍
1、由于路基回填土或基层由于侵蚀、下部结构层下沉等原因，在结构层内部形成的脱空。未及时探测并处治的脱空在形成条件持续作用下，可能会发育进一步发育、扩大，引起路面沉陷或坍塌事故，威胁行车安全。对存在脱空风险的道路或区域，有必要开展脱空排查检测，提前预警、处治脱空病害。探地雷达检测技术是道路无损检测技术的代表性技术之一，主要是通过分析电磁波在探测物内部的传播情况进而获取探测物相关信息，包括脱空等道路内部病害信息。
2、三维探地雷达采用多天线设置，与二维探地雷达相比，结合多断面数据判断病害，具有全覆盖，病害判断准确率高，可定量分析病害的优势。由于探地雷达图像解译具有多解性，仅根据雷达图像，无法推断道路结构内部状况，还需结合雷达理论基础、工程经验等相关知识经验排除部分解译，得到雷达图像正确解译。人工解译过程周期长、效率低、处理人员专业要求高，目前，雷达图像解译是探地雷达病害检测应用的难点，也是限制探地雷达应用发展的原因之一。为解决探地雷达图像自动化解译问题，研究人员提出了众多雷达信号处理算法，如传统机器学习算法、深度学习方法、卷积神经网络等。传统机器学习方法利用机器视觉技术来检测b-scan图像中的特征双曲线，常用的算法包括基于hough变换的方法和基于特征表达的方法；hough变换是一种检测、定位直线和解析曲线的有效方法，但其参数空间大，计算复杂度高；特征表达的方法，如基于haar-like小波特征的viola-jones算法；结
3、探地雷达图像解译具有多解性，目前无论人工识别还是自动识别算法，三维探地雷达脱空信号解译都无法做到完全准确。三维探地雷达天线有20个通道，相邻通道横向间距为0.075m，由于脱空区域宽度一般大于0.075m且电磁波反射信号具有散射效应，因此脱空病害特征信号将在多个b扫描中同时出现，且由于探测目标相同，不同通道的电磁波传播路径基本一致，在相邻通道中出现的脱空信号往往会位置相近且相似度较高。目前各种类型的自动识别算法主要从三维探地雷达数据的b扫描切片中检测特征，未充分利用三维探地雷达多通道采集数据，联合判别的优势，需要提出相关指标、开发相关算法定量反应这一特征。
4、且还存在以下问题：
5、(1)目前的脱空自动识别算法需要大量数据确定计算参数，解决不同工况问题时需重新整理数据集开展相关试验修正模型，因此这些算法针对不同工况需要重新做大量的工作以修正模型，无法实现真正的自动识别。
6、(2)目前，聚类算法应用于探地雷达多通道数据联合分析，尚未解决聚类算法计算的指标与脱空存在之间关系模型如何建立的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，以解决上述问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，包括如下步骤：
5、s1、数据准备：采用三维探地雷达系统，对检测区域依次做扫描，每次扫描宽度为1.5米，起终点对齐，获得一个规整的矩形扫描区域；
6、s2、数据处理；采用雷达数据处理软件对三维探地数据进行标准化处理。对探地雷达数据进行滤波处理，截取其xz断面图，断面图的分辨率，着色方式应一致；
7、s3、提取脱空病害特征：启动vradi算法提取b-scan中脱空病害特征，提取步骤一共分为五步：对纵向切面图进行二值化处理；对二值化图像进行腐蚀处理；对二值化图像进行膨胀处理；连通区域面积检验处理；计算区域细长度，筛选疑似脱空区域；
8、s4、聚类划分簇：叠加多通道二值化平面，启动dbscan聚类算法去除噪声点，划分簇，计算每个簇的等面积圆半径；
9、s5、簇内疑似脱空信号位置相近程度评价：启动簇内疑似脱空信号位置相近程度、簇内疑似脱空信号相似度评价算法，计算质心相对位置系数、加权同质心重叠系数；
10、s6、脱空概率的计算：根据疑似脱空概率预测公式计算疑似脱空的脱空概率，大于0.4认为该信号为脱空病害，小于0.4不认为该信号为脱空病害。
11、优选的，所述s3中：
12、对纵向切面图进行二值化处理，二值化方法为将雷达信号幅值的第5％分位数λ5％设为阈值，当雷达信号大于λ5％，令其为“1”，显示为白色；当雷达信号小于λ5％，令其为“0”，显示为黑色。
13、对二值化图像进行腐蚀处理，腐蚀处理方法为采用集合b，一个3×3的“1”矩阵，对二值化图像a进行腐蚀，过程如下：(1)、用结构元素b，扫描图像a的每一个像素；(2)、用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；(3)、如果都为1，结果图像的该像素为1，否则为0。
14、对二值化图像进行膨胀处理，膨胀处理是腐蚀处理的逆过程，与腐蚀处理类似，膨胀处理采用集合b，一个3×3的“1”矩阵，对腐蚀处理后的二值化图像a进行处理，过程如下：(1)、用结构元素b，扫描图像a的每一个像素；(2)、用结构元素与其覆盖的二值图像做“或”操作；(3)、如果都为“0”，结果图像的该像素为“0”，否则为“1”。
15、连通区域面积检验处理，连通区域指的是彼此连通的像素的集合,本算法采用“4-邻接性”统计连通区域。连通区域面积通用计算方法为根据像素数量进行计算，计算方法如下所示：
16、a＝ndxdz
17、式中：a为区域面积，n为区域像素数量，dx为像素点水平间距，即0.025m，dz为像素点深度方向间距，即0.004m；考虑到面积较小的连通区域属于干扰信号的可能性较大，且面积较小的脱空区域危害较小。在进行脱空区域检验时，要求连通区域面积大于0.005㎡，舍弃面积过小的连通区域。
18、计算区域细长度，筛选疑似脱空区域，细长度采用区域水平投影及垂直投影最大像素代表的距离比值来计算,计算方法如下所示：
19、
20、式中，phmax为区域垂直投影像素最大值，pvmax为区域水平投影像素最大值，dx为像素点水平间距，dy为像素点宽度方向间距。区域垂直投影ph及水平投影分布pv分别如下所示：
21、
22、
23、式中，f(i,j)为坐标(i,j)处的像素值，ph,j为第j行像素的垂直投影，pv,i为第i列像素的水平投影；应用vradi算法对雷达图像数据库进行处理，输出二值化图像识别结果，确定疑似脱空信号。疑似脱空像素赋值为1，非疑似脱空像素赋值为0。
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1.一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于，所述S3中：
3.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：所述S4中，对叠加平面应用DBSCAN聚类算法，算法步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：所述S5中以疑似脱空信号的质心代表该信号位置，质心坐标计算公式如下所示：
5.根据权利要求4所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：三维探地雷达不同测道间关联性存在较大差异的，相邻测道关联性较强，随着间隔的测道数增多，关联性逐渐减弱。采用如下公式计算疑似脱空信号的两两之间的关联性加权系数Wi,j：
6.根据权利要求4所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：结合加权系数和质心距离，按如下公式计算簇内疑似脱空信号间整体的加权质心距离dw：
7.根据权利要求4所述
8.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：所述S5中簇内脱空区域相似度评价，将同簇的疑似脱空区域质心平移至同一位置，两两分别投影到同一平面上，计算同质心重叠系数，按如下公式计算，以同质心重叠系数代表两两之间的信号相似度：
9.根据权利要求8所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：同样需要考虑疑似脱空信号的两两之间的关联性加权系数Wi,j，根据如下公式计算。结合加权系数和重叠系数，计算簇内疑似脱空区域间整体的加权同质心重叠系数Pr：
...【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于，所述s3中：
3.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：所述s4中，对叠加平面应用dbscan聚类算法，算法步骤为：
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：所述s5中以疑似脱空信号的质心代表该信号位置，质心坐标计算公式如下所示：
5.根据权利要求4所述的一种基于聚类算法的三维探地雷达脱空病害识别方法，其特征在于：三维探地雷达不同测道间关联性存在较大差异的，相邻测道关联性较强，随着间隔的测道数增多，关联性逐渐减弱。采用如下公式计算疑似脱空信号的两两之间的关联性加权系数wi,j：
6.根据权利要求4所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐嘉明，李伟雄，黄志勇，陈搏，罗传熙，
申请(专利权)人：广州肖宁道路工程技术研究事务所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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