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题名基于GPR的城镇道路塌陷隐患高效检测方法研究
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作者
何强
陈智勇
汤庭柱
刘小敏
李叶红
徐周聪
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机构
重庆市市政设施运行保障中心
招商智翔道路科技(重庆)有限公司
招商局重庆交通科研设计院有限公司
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出处
《公路交通技术》
2025年第6期80-86,93,共8页
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基金
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(CSTB2022TIAD-KPX0100)。
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文摘
为满足城镇道路塌陷隐患的高效检测需求,提出一种基于探地雷达(GPR)图像与轻量化YOLO目标检测算法相融合的智能化诊断方法。首先,分析空洞、脱空、严重疏松、一般疏松及富水体等道路内部典型缺陷的工程特征与雷达波组响应特性,据此构建包含多类型隐患的GPR数据集;随后,选取YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLOv11四种不同版本算法开展模型性能对比研究,并将最优模型应用于实体工程检测。研究结果表明:YOLOv8s模型在检测精度与速度间实现最优平衡,其平均精度均值(mAP50)达70%,每秒帧率(FPS)为312.5,累计浮点运算次数(FLOPs)为28.5,对各类病害的检测识别效果显著优于其他版本。该模型可有效实现城镇道路内部脱空、空洞、疏松等缺陷的快速检测识别,为塌陷隐患排查提供可靠技术支撑。
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关键词
道路工程
探地雷达
城市道路
塌陷隐患
病害检测
gpr数据集
智能诊断
YOLO算法
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Keywords
road engineering
ground penetrating radar
urban road
potential collapse hazards
disease detection
gpr dataset
intelligent diagnosis
YOLO algorithm
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分类号
U418.5
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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