基于极限梯度提升和探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别

针对探地雷达（GPR）数据解译依赖于人工经验，存在费时费力和主观偏差的问题，提出了基于极限梯度提升（XGBoost）和GPR时频特征的水泥路面脱空识别方法。采用正演模拟、室内试验和现场试验获得了脱空病害数据源，建立含有标签的脱空GPR数据集；通过重采样方法统一GPR数据采样频率，并对预处理后的GPR数据进行时频域特征提取，建立了包含18个时域和12个频域特征的数据集。以时频域特征为输入，是否存在脱空病害为输出，采用XGBoost算法构建脱空识别模型，并与随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）算法进行对比。结果表明，模型的识别准确率排序为XGBoost(98.10%)>ANN(95.10%)>RF(93.17%),XGBoost模型识别精度最高，并能在实际路面上准确定位脱空区域。