基于Mobilenet-SSD的探地雷达管线目标智能识别研究

作者：胡浩帮; 方宏远; 王念念; 董家修; 马铎

来源：城市勘测, 2022, (02): 164-167.

• 地下管网
• 探地雷达
• 深度学习
• Mobilenet-SSD

在旧城区地下空间改造和扩建中，必须探测明确现有地下管网信息。探地雷达(GPR)是探测埋地管道的一种有效方法。然而，现有的探地雷达图像解译、判读方法依赖人工，费时费力。为了克服这些局限性，提出了一种基于轻量化深度学习Mobilenet-SSD网络模型的探地雷达地下管线智能识别方法。结果表明：该方法对单一金属管线，单一非金属管线，多个非重叠特征，多个重叠特征均可成功识别，平均正确率(Average Precision, AP)为89.4%,效果准确可靠；模型运行效率高，可实现实时检测，在管线普查工作中有很大的实用价值和研究前景。

• 单位
  郑州大学