深度学习驱动的探地雷达图像双曲线特征检测

"本文主要探讨了基于深度学习的探地雷达二维剖面图像结构特征检测方法，特别是针对地下目标的双曲线特征检测。" 在探地雷达（Ground Penetrating Radar, GPR）技术中，B-SCAN图像是一种重要的数据分析手段，它能够反映出地下目标的响应到达时间，形成开口向下的双曲线结构。这种技术广泛应用于军事和土木工程等领域，以无损方式探测地下目标。然而，由于地下环境的复杂性，模型反演方法在估算目标的形状、尺寸和介质参数时可能会受到限制，且计算量大，不适合实时数据处理。传统机器学习方法，如基于Hough变换和特征表达（如Haar-like小波、HOG和EHD），虽然能够进行特征检测，但存在参数空间大、计算复杂度高以及需要人工设计特征等问题，导致检测准确率不足。 随着深度学习的发展，这种方法在图像特征检测中表现出色，成为解决GPR B-SCAN图像中双曲线检测的新途径。研究者如Pham、Lei、王辉等利用Faster R-CNN框架改进双曲线检测，而杨必胜等人则基于YOLOV3网络模型，针对城市地下空间中的目标进行特征双曲线检测。这些深度学习方法能够自动学习和提取图像特征，减少了人工干预，并有望提高检测的准确性和效率。 深度学习方法的核心在于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），它们能有效地捕捉图像的局部和全局特征。Faster R-CNN通过区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）和后续的分类及回归阶段，实现对目标的精确检测。YOLOV3则是一种单阶段的目标检测模型，它能够在一次前向传播过程中同时完成目标定位和分类，速度较快，适用于实时应用场景。 总结而言，基于深度学习的探地雷达图像处理技术正逐步替代传统的反演和机器学习方法，以解决地下目标检测中的挑战。通过不断优化的深度学习模型，如Faster R-CNN和YOLOV3，可以期待在GPR双曲线检测的精度和速度上实现显著提升，进一步推动探地雷达技术在各个领域的应用。未来的研究将继续关注如何更好地利用深度学习来处理复杂地下环境中的图像数据，以提高地下目标探测的可靠性。