基于KAN的地下结构探地雷达图像自动判别方法及系统技术方案

本发明专利技术为基于KAN的地下结构探地雷达图像自动判别方法及系统，所述方法的步骤是：利用探地雷达获取含有不同缺陷类型的地下结构的探地雷达GPR图像；将每张GPR图像进行缺陷类型标注，缺陷类型分为结构完好、存在裂缝、地下水聚集渗漏、结构异常变形；将标注完成的数据集进行数据增强处理，最后将增强后的数据集随机划分训练集和测试集；构建ResKANet判别模型，利用获得的数据集训练应用于地下结构的GPR图像判别的ResKANet判别模型，利用训练后的ResKANet判别模型获得图像缺陷类别判别，输出判别结果。该方法兼顾较高的判别速度和较高的判别精度，适合于地下结构的缺陷检测中，尤其是对于结构异常形变缺陷的高精度识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地下结构建造、管理、养护领域，特别是涉及一种基于kan的地下结构探地雷达图像自动判别方法及系统。

技术介绍

1、在地下结构建造、管理、养护领域中，探地雷达的使用非常广泛，可以实现混凝土结构检测、钢筋探测、管线和电缆定位、地基和基础检测、历史建筑评估、未爆炸物和废弃设施检测等情况都有出色的表现。对于探地雷达检测生成的gpr图像的分析一般分为人工分析和利用判别系统分析。人工判别具有工作效率低，无法快速覆盖大面积区域且难以实现数据的快速处理和分析的问题的缺点；并且人工判别质量不稳定，判别的结果易受个人经验、技能和当天的工作状态影响，导致检测结果的稳定性和可靠性不高，同时人工判别还有成本效益低下的问题。

2、相对于人工分析，利用判别系统分析可以快速处理大量数据，在短时间内完成gpr图像的分析和识别，并且不受主观因素干扰，能够保持一致性和客观性。然而当前的判别系统，主要通过内置图像处理算法，通过形态学操作或对像素值设定阈值分割等操作，虽然可以在一定程度上判别裂缝、渗漏、结构异常形变等缺陷，但是准确度不高，一些采用智能算法也仅能对某一种缺陷进本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于KAN的地下结构探地雷达图像自动判别方法，其特征在于，所述方法的步骤是：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，四种卷积组依次连接的低通道数1*1的卷积核、低通道数3*3的卷积核、高通道数1*1，每一种卷积组的重复次数和通道数不同，第一种卷积组重复3次，第二种卷积组重复4次，第三种卷积组重复6次，第四种卷积组重复3次；高通道数为低通道数的两倍，第一种卷积组的低通道数为128，高通道数为256；第四种卷积组的低通道数为1024，高通道数为2048。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，探底雷达图像的准确度为90％以上，且运算浮点为3.4×101...

【技术特征摘要】

1.一种基于kan的地下结构探地雷达图像自动判别方法，其特征在于，所述方法的步骤是：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，四种卷积组依次连接的低通道数1*1的卷积核、低通道数3*3的卷积核、高通道数1*1，每一种卷积组的重复次数和通道数不同，第一种卷积组重复3次，第二种卷积组重复4次，第三种卷积组重复6次，第四种卷积组重复3次；高通道数为低通道数的两倍，第一种卷积组的低通道数为128，高通道数为256；第四种卷积组的低通...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏宇，孙浚博，章露，王翔宇，何红员，李子莫，史伟翔，宋成伟，张萌，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：