[碩士]基于SVM的路面淺層病害的自動(dòng)檢測(cè)算法研究

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　　[碩士]基于SVM的路面淺層病害的自動(dòng)檢測(cè)算法研究　　學(xué)科專業(yè): 通信與信息系統(tǒng)　　授予學(xué)位：碩士　　學(xué)位授予單位：南昌大學(xué)　　學(xué)位年度：2009　　隨著高速公路通車?yán)锍痰牟粩嘣黾雍吐肪W(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及使用年限的不斷增長(zhǎng)，高速公路的養(yǎng)護(hù)工作變得日趨繁重和重要。探地雷達(dá)(groundpenetrating radar, GPR)作為一種快速、連續(xù)、安全、高精度、高分辨率的無損實(shí)時(shí)探測(cè)工具，越來越廣泛地應(yīng)用于高速公路路面淺層病害檢測(cè)。但是，GPR跟光學(xué)成像設(shè)備不同，它不能直接反映目標(biāo)的特征。因此，使用GPR勘查高速公路路面淺層質(zhì)量時(shí)，如何由獲取的GPR數(shù)據(jù)解釋高速公路路面淺層質(zhì)量狀況成為問題的關(guān)鍵?！　? 本課題結(jié)合現(xiàn)代數(shù)字處理、信號(hào)檢測(cè)技術(shù)及模式識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了高速公路路面淺層病害的自動(dòng)檢測(cè)，其主要技術(shù)手段及具體研究?jī)?nèi)容為:　　 1、探地雷達(dá)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理方法的研究，主要內(nèi)容包括運(yùn)用滑動(dòng)平均法對(duì)GPR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲抑制、使用包絡(luò)檢波器和閡值檢測(cè)技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)路面淺層層界面、使用Savitzky-Golay濾波器進(jìn)行層界面平滑，以及ROI (region ofinterest)提取?！　? 2、基于時(shí)域和小波域回波信號(hào)的特征提取?？偣苍跁r(shí)域與小波域內(nèi)提取了6個(gè)特征，即時(shí)域的三個(gè)特征:信號(hào)的最大幅值MAxs、信號(hào)幅值的平均絕對(duì)偏差MARS、原始信號(hào)幅值互相關(guān)XCORRS;小波域的三個(gè)特征:合成信號(hào)在各級(jí)小波上的互相關(guān)之和，第三級(jí)小波近似系數(shù)a3的最大幅值MAXI,第三級(jí)小波近似系數(shù)a3的平均絕對(duì)偏差MADE ?！　? 3、基于支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)的路面淺層病害檢測(cè)。利用專家經(jīng)驗(yàn)，從層界面反射信號(hào)中提取出好路面和壞路面(有病害路面)樣本信號(hào)，劃分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。提取其6個(gè)時(shí)域小波域特征，用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練SVM，得到相應(yīng)的支持向量網(wǎng)絡(luò)，并把測(cè)試樣本作為輸入，由SVM進(jìn)行特征分類，從而檢測(cè)出路面淺層是否存在病害。

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