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申请/专利权人：中公高科养护科技股份有限公司

摘要：本发明公开一种道路地下结构性缺陷检测方法、介质及系统，包括：获取道路样本集，道路样本集的样本包括：三维探地雷达采集的道路纵断面、横断面波形图像和第一特征数据；通过道路样本集训练卷积神经网络，包括：两个独立的卷积模块，以及，与两个卷积模块依次连接的融合层、第一全连接层、第二全连接层和分类层，卷积模块包括：依次连接的第一卷积单元、第二卷积单元、第三卷积单元、第四卷积单元和第五卷积单元；将采集的道路的实测信息输入训练后的卷积神经网络，以使卷积神经网络输出实测信息对应的地下结构性缺陷的类别，实测信息包括：三维探地雷达采集的道路纵断面、横断面波形图像和第二特征数据。本发明可提高结构性缺陷类别识别准确率。

主权项：1.一种道路地下结构性缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取道路样本集，其中，所述道路样本集的样本包括：三维探地雷达采集的道路纵断面波形图像、道路横断面波形图像和第一特征数据，所述样本具有道路地下结构性缺陷；通过所述道路样本集训练卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括：两个独立的卷积模块，以及，与两个所述卷积模块依次连接的融合层、第一全连接层、第二全连接层和分类层，其中，每一卷积模块包括：依次连接的第一卷积单元、第二卷积单元、第三卷积单元、第四卷积单元和第五卷积单元；将采集的道路的实测信息输入训练后的所述卷积神经网络，以使所述卷积神经网络输出所述实测信息对应的地下结构性缺陷的类别，其中，所述实测信息包括：三维探地雷达采集的道路纵断面波形图像、道路横断面波形图像和第二特征数据；所述通过所述道路样本集训练卷积神经网络的步骤，包括：将所述样本中的所述三维探地雷达采集的道路纵断面波形图像和道路横断面波形图像分别输入到两个所述卷积模块的所述第一卷积单元，将所述第一特征数据输入到所述融合层，使所述分类层输出所述样本对应的结构性缺陷的类别；采用所述分类层输出的所述样本对应的地下结构性缺陷的类别与所述样本对应的实际的地下结构性缺陷的类别计算损失函数的值；重复上述的步骤，直到所述损失函数的值收敛；所述道路样本集包括：第一道路样本集和第二道路样本集；所述第一道路样本集中的样本具有地表反射病害，则所述第一道路样本集中的第一特征数据为路面纵断面高程、路面横断面高程和路面破损率；所述第二道路样本集中的样本不具有地表反射病害，则所述第二道路样本集中的第一特征数据为路面承载力指标；所述第二特征数据包括：路面纵断面高程、路面横断面高程、路面破损率和路面承载力指标。

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