机场场道灾害检测：基于探地雷达的最小距离分类器识别技术

"该资源是一份关于基于探地雷达（GPR）的机场场道灾害目标检测与识别的硕士学位论文答辩PPT。主要内容包括利用Hyp-curvelet变换进行灾害目标检测、基于时频分析的目标识别以及介绍了最小距离分类器在识别中的应用。测试数据显示了不同类别样本的识别结果，并提及了国家自然科学基金和民航局科技基金资助的项目背景。" 本文将深入探讨在机场场道灾害检测与识别中的关键技术和方法，主要关注探地雷达技术、目标检测和识别算法，特别是最小距离分类器的应用。 首先，探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）是一种非破坏性的地下结构探测技术，广泛应用于机场场道的检测，以便发现潜在的灾害目标，如裂缝、气脱空、水脱空、钢筋和小空洞等。然而，GPR获取的数据量大，需要高效的解释方法。传统的数据解释依赖于专业人士，效率较低，因此开发自动化的目标判读算法成为亟待解决的问题。 针对这一挑战，研究提出了基于Hyp-curvelet变换的灾害目标检测方法。Hyp-curvelet变换作为一种扩展的Hough变换，能有效地捕捉目标回波的双曲线特征。通过这种变换，可以更好地识别出地下目标的位置和形状，提高检测的准确性和效率。 目标识别是另一个核心环节，其中最小距离分类器被用于对探地雷达数据进行分类。在这个案例中，各类样本数量为30，测试结果显示，使用最小距离分类器进行二次识别，能有效地辨别裂缝、气脱空、水脱空、钢筋和小空洞等不同类型的灾害。虽然在某些情况下可能存在误识别（如水脱空与小空洞的混淆），但总体识别效果良好。 此外，研究还涉及了时频分析在目标识别中的应用，这有助于提取目标的动态特征，进一步提升识别性能。时频分析方法能够揭示信号随时间和频率变化的特性，对于复杂环境下的目标识别尤其有价值。 这篇论文展示了探地雷达技术结合先进信号处理方法在机场场道灾害检测与识别中的潜力。通过Hyp-curvelet变换和最小距离分类器，可以显著提高工作效率并减少人为解释的误差。未来的研究方向可能包括优化分类器设计，减少误识别，以及进一步开发智能化的机场场道监测系统。