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摘要
脱空缺陷在水泥路面中不可避免，严重影响水泥路面的结构安全性，迫切需要建立脱空缺陷早期识别定位方法，为路面精准预养护提供依据.根据探地雷达(GPR)数据的成像原理，提出了标准化和去背景的脱空特征增强算法.依据GPR发射Ricker子波的工作特点，借鉴深度学习中卷积网络的特征提取特性，以A-Scan数据集为对象，设计了提取脱空特征的二维卷积核，并提出基于卷积核和阈值判断的脱空定位算法.采用数值模拟和室内验证相结合的方法，研究了不同卷积尺度的影响，并将设计的卷积识别算法在水泥路面进行现场验证.实验结果表明，提出的标准化和去背景的预处理算法可替换传统的GPR多步骤数据处理的算法组合，有效实现脱空区域的特征增强作用；卷积算法有效突出了脱空特征，卷积核尺度过大会降低图谱分辨率，卷积尺度过小无法突出脱空特征，合适卷积纵向尺寸为1～1.5倍fs/f0,横向尺寸根据检测对象一般取对应实际距离10～20 cm的采样点.实验统计方法设置了卷积核判断阈值，可有效确定脱空区域的深度以及判断脱空区域是否含水，为水泥路面病害的自动识别奠定基础.
