隧道作為高速公路重要組成部分之一,建設(shè)初期的地質(zhì)勘察尤為重要,如何準(zhǔn)確了解地質(zhì)信息并對其準(zhǔn)確識別分類一直是研究重點(diǎn)。探地雷達(dá)(GPR)因其無損檢測特性和探測速度快等優(yōu)點(diǎn)成為隧道地質(zhì)超前預(yù)報(bào)的主要手段。本文主要利用小波包分析對隧道地質(zhì)超前預(yù)報(bào)的探地雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,并在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型lenet-5的基礎(chǔ)上,提出兩種改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型對去噪后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究。實(shí)際工程應(yīng)用中,探地雷達(dá)采集到的數(shù)據(jù)中往往會夾雜很多尖峰或者非平穩(wěn)的噪聲信號。傳統(tǒng)信號處理方法,如傅里葉變換對此類型信號處理效果并不理想。小波變換克服了傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn),在局部時(shí)頻分析上具有良好的效果,能夠有效的對探地雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。本文在小波分析理論基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步研究小波及小波包的信號去噪原理,并利用小波包對探地雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪實(shí)驗(yàn),并取得良好的去噪效果。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對去噪后的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究,在經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型lenet-5基礎(chǔ)之上,設(shè)計(jì)出兩種改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型CNN-1,CNN-2。用5000幅共六類隧道超前預(yù)報(bào)探地雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,在Caffe平臺、GPU計(jì)算條件下進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),對改進(jìn)后的模型分類準(zhǔn)確率進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:當(dāng)?shù)螖?shù)為2000時(shí),模型CNN-1分類準(zhǔn)確率達(dá)到95.6%,模型CNN-2分類準(zhǔn)確率達(dá)到98.2%,分別比lenet-5模型分類準(zhǔn)確率高出4.3%,6.9%。研究結(jié)果表明,改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高了分類準(zhǔn)確率,并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型CNN-2分類準(zhǔn)確率最高。本文改進(jìn)了模型各參數(shù),進(jìn)一步保證模型性能。
【學(xué)位單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;U452.11
【部分圖文】：

在小波變換下，探地雷達(dá)信號中有效信號與有效信號與噪聲會表現(xiàn)出不同的特性有效信號之間具有相關(guān)性，噪聲信號則不具有相關(guān)性，即具有隨機(jī)性。因此在多層小包分解后，重構(gòu)探地雷達(dá)信號時(shí)，可以將同一頻率段的信號進(jìn)行互相關(guān)估計(jì)，利用互關(guān)系數(shù)值作為確定該信號是否為有用信號的依據(jù)，從而找到存在噪聲的頻段。確定噪存在頻段后，可以確定該頻段的小波分解系數(shù)，在閾值處理時(shí)，選擇一個(gè)最優(yōu)的閾值行處理，消除噪聲信號。3.5.2 實(shí)際探地雷達(dá)數(shù)據(jù)去噪圖 3.9 是廣西六宜高速公路某一段隧道探地雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)，含有大量隨機(jī)噪聲。MATLAB 小波工具包進(jìn)行仿真，利用本章所以提到的小波包理論對其降噪。實(shí)驗(yàn)采用 3 層小波包分解，軟閾值法對全局進(jìn)行閾值處理（軟閾值方法信噪比為16.413，硬閾值方法信噪比 15.237，軟閾值去噪結(jié)果較好）。并使用 SURE 最優(yōu)基進(jìn)行最優(yōu)分解。降噪完成后的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)剖面圖如圖 3.10 所示。

圖 3.9 是廣西六宜高速公路某一段隧道探地雷達(dá)實(shí)測數(shù)據(jù)，含有大量隨機(jī)噪聲。MATLAB 小波工具包進(jìn)行仿真，利用本章所以提到的小波包理論對其降噪。實(shí)驗(yàn)采用 3 層小波包分解，軟閾值法對全局進(jìn)行閾值處理（軟閾值方法信噪比為16.413，硬閾值方法信噪比 15.237，軟閾值去噪結(jié)果較好）。并使用 SURE 最優(yōu)基進(jìn)行最優(yōu)分解。降噪完成后的探地雷達(dá)數(shù)據(jù)剖面圖如圖 3.10 所示。圖 3.9 未處理的原始隧道探地雷達(dá)剖面圖

第五章 探地雷達(dá)數(shù)據(jù)分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)實(shí)驗(yàn)一比較改進(jìn)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與 lenet-5 模型的性能。實(shí)驗(yàn)二，實(shí)驗(yàn)積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)對改進(jìn)模型 CNN-1，CNN-2 性能的影響。實(shí)驗(yàn)采用 GPU在 caffe 平臺下運(yùn)行。 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)平臺1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為廣西省某高速公路隧道實(shí)測數(shù)據(jù)，探地雷達(dá)數(shù)據(jù)存儲在后綴名為“件中，用 matlab 將文件讀取為圖像數(shù)據(jù)，并將實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包去噪，從中0 幅圖像作為本次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中包含空腔型溶洞圖像、泥夾石填充型、圍巖局部破碎圖像、富水破碎圍巖圖像、圍巖低含水量全破碎圖像、無明顯六種類型。數(shù)據(jù)類型如圖 5.1 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2893229