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申请/专利权人：华中科技大学;武汉市市政建设集团有限公司

摘要：本发明属于土方路基压实质量检测领域，涉及一种路基压实度智能识别方法及系统，该方法包括：离线训练阶段利用生成式对抗网络的生成器网络生成地质雷达图像的假图像，将具有压实度标签的地质雷达图像、无压实度标签的地质雷达图像以及地质雷达图像的假图像作为输入，训练生成式对抗网络的判别器网络，训练后的判别器网络即为路基压实度智能识别模型；在线识别阶段针对待检测路基采集地质雷达图像数据，采集的地质雷达图像数据输入到离线训练好的路基压实度智能识别模型中，输出预测的路基压实度值。本发明可利用地质雷达图像实现压实质量快速智能检测，为管理者在施工过程中压实质量控制和及时维护提供一定的参考。

主权项：1.一种路基压实度智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：离线训练阶段：S1、在路基试验区域中，获取路基不同压实度的地质雷达图像并打上压实度标签，构建地质雷达图像与压实度标签的数据集；S2、利用生成式对抗网络的生成器网络生成地质雷达图像的假图像，将具有压实度标签的地质雷达图像、无压实度标签的地质雷达图像以及地质雷达图像的假图像作为输入，训练生成式对抗网络的判别器网络，训练后的判别器网络即为路基压实度智能识别模型；在线识别阶段：S3、针对待检测路基采集地质雷达图像数据，采集的地质雷达图像数据输入到离线训练好的路基压实度智能识别模型中，输出预测的路基压实度值；生成器网络的损失函数LG包括生成假图像的概率Lfake和特征匹配损失Lfeat：LG＝Lfake+Lfeat 其中，Pzz表示随机噪声向量z的概率分布，表示当z满足Pzz时的期望，DGz表示判别器在输入为假图像Gz时预测为真实图像的概率；x表示通过地质雷达探测获得的真实雷达图像数据，Pdatax表示真实雷达图像数据的概率分布，表示当x满足Pdatax时的期望，θ·表示判别器网络中激活函数的输出，表示二范数；判别器的损失函数LD包括监督学习损失Ls和无监督学习损失Luns：LD＝Ls+αLuns 其中，Pdatax，y表示带标签y的真实雷达图像数据x的概率分布，表示当带标签y的真实雷达图像数据x满足Pdatax，y时的期望；pmodely|x，x0为带标签y的真实雷达图像数据x预测的压实度；在训练判别器时引入参数α来控制无监督损失，α为经验值；Pdatax表示无标签的真实雷达图像数据x的概率分布，表示当无标签的真实雷达图像数据x满足Pdatax时的期望，Dx表示当输入为无标签的真实雷达图像数据x时判别器预测为真实雷达图像的概率；Pzz表示随机噪声向量z的概率分布，表示当z满足Pzz时的期望，DGz表示判别器在输入为假图像Gz时预测为真实雷达图像的概率。

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