[發明專利]基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法及系統

在審

• 申請號: 201911342790.0
• 申請日: 2019-12-23
• 公開（公告）號: CN111160204A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 蘇茂鑫;李聰聰;薛翊國;張開;趙瑩;程凱
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/38;G06K9/40;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

本發明提供了一種基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法及系統。其中，基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法，包括標注地質雷達圖像的標簽，所述標簽包括有完整巖石、斷層破碎帶、裂隙帶、富水帶和巖溶洞穴；對標注標簽的地質雷達圖像依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測處理，得到數字圖像，形成樣本數據集；利用主元分析算法來減少樣本數據集的維數，同時保持樣本數據集中對方差貢獻最大的特征；利用降維后的樣本數據集對BP神經網絡進行循環訓練；實時接收地質雷達圖像，依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測和降維處理后輸入至訓練完成的BP神經網絡中，輸出地質雷達圖像識別結果。

技術領域

本發明屬于的地質雷達圖像處理領域，尤其涉及一種基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

在現在眾多隧道超前地質預報方法中，地質雷達具有效率高、對目標無破壞性、探測資料分辨率高和抗干擾能力較強等特點，被廣泛的應用。地質雷達探測的原理是當異常介質與其周圍介質存在電性差異時，地質雷達發射的脈沖電磁波傳播至異常界面時會發生反射，反射信號將被接收天線接收并記錄。通過對反射信號的分析，便可推斷異常的空間位置、埋藏深度等信息。

發明人發現，在地質雷達實際探測過程中，作業環境通常較為雜亂，加之噪聲的影響，雷達成像質量較低，往往很難對異常進行精確的辨識，導致異常探測的精度過于依賴技術人員的經驗和水平；且在隧道較長或數據量較大時，異常辨識往往需要耗費大量時間和人力，這在一定程度上限制了地質雷達技術的應用和推廣。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法及系統，其實現了對地質雷達圖像異常的智能識別，大幅提高了識別的準確性，避免了依靠經驗進行識別的缺陷，同時節約了時間，提高了效率。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明的第一方面提供了一種基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別方法，其包括：

標注地質雷達圖像的標簽，所述標簽包括有完整巖石、斷層破碎帶、裂隙帶、富水帶和巖溶洞穴；

對標注標簽的地質雷達圖像依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測處理，得到數字圖像，形成樣本數據集；

利用主元分析算法來減少樣本數據集的維數，同時保持樣本數據集中對方差貢獻最大的特征；

利用降維后的樣本數據集對BP神經網絡進行循環訓練；

實時接收地質雷達圖像，依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測和降維處理后輸入至訓練完成的BP神經網絡中，輸出地質雷達圖像識別結果。

本發明的第二方面提供了一種基于主元分析BP神經網絡的地質雷達圖像識別系統，其包括：

圖像標簽標注模塊，其用于標注地質雷達圖像的標簽，所述標簽包括有完整巖石、斷層破碎帶、裂隙帶、富水帶和巖溶洞穴；

樣本數據集構建模塊，其用于對標注標簽的地質雷達圖像依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測處理，得到數字圖像，形成樣本數據集；

降維模塊，其用于利用主元分析算法來減少樣本數據集的維數，同時保持樣本數據集中對方差貢獻最大的特征；

BP神經網絡訓練模塊，其用于利用降維后的樣本數據集對BP神經網絡進行循環訓練；

圖像實時識別模塊，其用于實時接收地質雷達圖像，依次進行消噪、二值化和形態學邊緣檢測和降維處理后輸入至訓練完成的BP神經網絡中，輸出地質雷達圖像識別結果。