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基于SVM的高速公路路面浅层病害的自动检测算法研究

作 者: 王卫平
导 师: 周辉林
学 校: 南昌大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 杂波抑制 层界面检测 层界面平滑 特征提取 支持向量机
分类号: U418.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 78次
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内容摘要


随着高速公路通车里程的不断增加和路网规模的不断扩大以及使用年限的不断增长,高速公路的养护工作变得日趋繁重和重要。探地雷达(groundpenetrating radar,GPR)作为一种快速、连续、安全、高精度、高分辨率的无损实时探测工具,越来越广泛地应用于高速公路路面浅层病害检测。但是,GPR跟光学成像设备不同,它不能直接反映目标的特征。因此,使用GPR勘查高速公路路面浅层质量时,如何由获取的GPR数据解释高速公路路面浅层质量状况成为问题的关键。本课题结合现代数字处理、信号检测技术及模式识别算法,实现了高速公路路面浅层病害的自动检测,其主要技术手段及具体研究内容为:1、探地雷达原始数据预处理方法的研究,主要内容包括运用滑动平均法对GPR原始数据进行噪声抑制、使用包络检波器和阈值检测技术自动检测路面浅层层界面、使用Savitzky-Golay滤波器进行层界面平滑,以及ROI(region ofinterest)提取。2、基于时域和小波域回波信号的特征提取。总共在时域与小波域内提取了6个特征,即时域的三个特征:信号的最大幅值MAXs、信号幅值的平均绝对偏差MADs、原始信号幅值互相关XCORRs;小波域的三个特征:合成信号在各级小波上的互相关之和XCORRd123、第三级小波近似系数a3的最大幅值M-AXa3、第三级小波近似系数a3的平均绝对偏差MADa3。3、基于支持向量机(support vector machine,SVM)的路面浅层病害检测。利用专家经验,从层界面反射信号中提取出好路面和坏路面(有病害路面)样本信号,划分成训练样本和测试样本。提取其6个时域小波域特征,用训练样本训练SVM,得到相应的支持向量网络,并把测试样本作为输入,由SVM进行特征分类,从而检测出路面浅层是否存在病害。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第1章 引言  7-14
  1.1 课题背景与研究意义  7-9
  1.2 探地雷达在高速公路路面检测的国内外发展现状  9-12
    1.2.1 GPR数据人工解释  10-11
    1.2.2 GPR数据自动解释  11-12
  1.3 高速公路路面浅层病害自动检测系统框架  12-13
  1.4 本文章节结构  13-14
第2章 探地雷达基本原理  14-20
  2.1 探地雷达的历史  14
  2.2 探地雷达工作原理  14-15
  2.3 探地雷达的分辨率  15-17
  2.4 探测深度与分辨率  17-18
  2.5 探地雷达的接收数据类型  18-19
  2.6 本章小结  19-20
第3章 小波变换  20-28
  3.1 小波变换方法的起源及特点  20-22
  3.2 连续小波变换的定义  22-23
  3.3 离散小波变换的定义  23-24
  3.4 Mallat算法  24-26
    3.4.1 信号分解过程  24-25
    3.4.2 信号重构过程  25-26
  3.5 本文的小波分解重构图  26-27
  3.6 本章小结  27-28
第4章 层界面检测与平滑  28-47
  4.1 GPR原始数据预处理  28-34
    4.1.1 滑动平均法  29-31
    4.1.2 小波阈值法  31-34
  4.2 层界面检测  34-39
  4.3 层界面平滑  39-43
    4.3.1 Savitzky-Golay滤波法  40-42
    4.3.2 基于小波的层界面曲线平滑算法  42-43
  4.4 ROI提取  43-46
  4.5 本章小结  46-47
第5章 特征提取和特征分类  47-59
  5.1 特征提取  47-49
  5.2 特征分类  49-58
    5.2.1 支持向量机基本理论  50-54
    5.2.2 SVM特征分类训练与测试结果  54-58
  5.3 本章小结  58-59
第6章 全文总结与工作展望  59-61
  6.1 全文总结  59
  6.2 工作展望  59-61
致谢  61-62
参考文献  62-65
攻读学位期间的研究成果  65

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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 道路工程 > 道路养护与维修 > 路面的养护与维修
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