基于半监督生成对抗网络的GPR路基病害分类识别方法 |
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引用本文: | 邓桂萍.基于半监督生成对抗网络的GPR路基病害分类识别方法[J].长沙航空职业技术学院学报,2022(4):38-41+59. |
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作者姓名: | 邓桂萍 |
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作者单位: | 长沙航空职业技术学院 |
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基金项目: | 湖南省教育厅科学研究项目“基于深度学习的高速公路病害GPR目标检测方法研究”(编号:19C0012)阶段性研究成果; |
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摘 要: | 利用探地雷达(GPR)技术对道路路基进行周期性的无损检测和评估,可有效识别处于早期阶段的路基病害。为实现对路基病害的自动识别,解决人工解译方法存在评价标准不客观且效率低下的问题,提出了一种基于半监督生成对抗网络的GPR路基病害分类识别方法。提出的网络结构由一个生成器G和一个判别器D组成,生成器包括一层全连接层和四层反卷积层,判别器包括三层卷积层、两层LSTM层和一层全连接层。将待识别的GPR路基病害图像输入至训练好的判别器,便可得到分类识别结果,且可在只标注少量GPR路基病害图像的情况下获得较高的识别准确率,最高可达98.65%,验证了方法的有效性。
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关 键 词: | 探地雷达 深度学习 路基病害 图像识别 |
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