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| 基于极限梯度提升的公路深层病害雷达识别 | |
| 引用本文： | 杜豫川,都州扬,刘成龙.基于极限梯度提升的公路深层病害雷达识别[J].同济大学学报(自然科学版),2020,48(12):1742-1750. |
| 作者姓名： | 杜豫川 都州扬 刘成龙 |
| 作者单位： | 同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804 |
| 摘 要： | 针对探地雷达A-scan数据检测多类公路深层病害准确率不高的问题，首先通过实地数据采集、钻芯取样技术，结合数据预处理和专家解释过程，建立大量具有公路深层病害类别标签的A-scan数据库。对不同类别与不同严重程度的病害表征进行对比分析，充分挖掘公路深层病害的细节表征。最后，基于时域-频域多维度，选取A-scan反射波的能量、方差、峰度和对数功率谱作为特征值，引入人工智能分类方法中表现出色的极限梯度提升XGBoost算法（Extreme Gradient Boosting）对数据进行训练和分类预测。结果表明：通过对病害特征的有效提取，XGBoost分类算法对脱空、疏松、裂缝或断层类病害的识别精度均可达90%以上。 |
| 关 键 词： | 道路养护与维修 公路病害识别 梯度提升 探地雷达 |
| 收稿时间： | 2020/5/18 0:00:00 |
Road Diseases Recognition of Ground Penetrating Radar Based on Extreme Gradient Boosting |
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| DU Yuchuan,DU Zhouyang,LIU Chenglong.Road Diseases Recognition of Ground Penetrating Radar Based on Extreme Gradient Boosting[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2020,48(12):1742-1750. | |
| Authors: | DU Yuchuan DU Zhouyang LIU Chenglong |
| Abstract: | |
| Keywords: | road maintenance and repair disease detection gradient boosting Ground Penetrating Radar |
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