基于探地雷达的路基路面全深度诊断技术研究
【成果名称】基于探地雷达的路基路面全深度诊断技术研究
【完成单位】浙江省交通运输科学研究院
【鉴定/评价日期】2020-10-24
【被鉴定/评价的水平】国际先进
【成果内容简介】
一、简要技术说明
我国公路建设步伐的不断加速迈进，每年都有稳定的里程增长，面对庞大的交通基础建设质量评定及施工过程质量监控压力，传统的道路检测手段由于其工作效率低、代表性差，且易对道路结构形成较大的创面损伤。基于上述不足，本项目采用探地雷达进行路基路面全深度诊断技术研究。主要技术内容包括：（1）研究三维探地雷达波在路基路面中的传播特性；（2）三维探地雷达在沥青路面厚度与密度检测的复现性及精确性研究；（3）三维探地雷达的道路内部典型病害的特征分析；（4）基于三维探地雷达的路基路面病害自动识别；（5）开展依托工程实施，进行技术可行性验证。
该技术利用共中心点法相较于传统的二维探地雷达有效地提升了道路厚度检测的准确性、稳定性及测试效率；并且，沥青混合料BP神经网络密度模型相较于传统的介电模型，能够实现沥青路面密度的准确计算，可满足《公路路基路面现场测试规程》（JTG 3450-2019）要求；采用三维探地雷达获取道路结构内部的三维空间状态信息，可清晰呈现沥青路面内部病害雷达波谱特征图像，形成了裂缝、层间失效、脱空、松散等道路典型病害的三维探地雷达图谱判读依据；并以此构建了基于全卷积网络的道路病害波谱图像识别算法模型，实现道路病害波谱图像智能识别。
二、技术性能指标
（1）本项目基于共中心点法，提出了三维探地雷达在沥青路面整车道厚度测试方法，其结果精度及复现性可达95%以上。
（2）本项目建立了基于神经网络的沥青路面密度计算模型，其结果精度及复现性可达95%。
（3）基于全卷积网络方法开展沥青路面内部裂缝、空洞、层间脱空等病害的三维雷达波谱图像智能识别，在检测样本中实现缺陷目标自动抽取准确率不低于90%的水平。
【成果前景介绍】
《浙江省推进高水平交通强省基础设施建设三年行动计划（2020—2022年）》指出，到2022年，高速公路里程达到5400公里，普通国省道里程达到1.3万公里，农村公路里程达到10.9万公里。新旧道路检测、养护咨询技术服务与新兴人工智能检测技术应用市场巨大，项目组将从以下三个方面开展成果推广与应用。
（1）项目开发的基于三维探地雷达的道路无损检测技术可为浙江省交通运输科学研究院检测中心及行业内其他检测单位提供更为先进的道路检测技术，可深入应用于道路工程检测项目中，提高道路检测技术水平与检测效率。
（2）深入浙江省高速公路沥青道路建设与养护全过程技术服务，为新旧沥青路面建设与养护技术服务项目提供全深度、纯无损、定位定点、可视化与精细化的施工质量控制与养护决策服务。
（3）瞄准数字经济，结合本课题所自主研发的三维探地雷达数据分析模型与人工智能算法，拓展新型人工智能检测业务，为我省数字公路建设与人工智能技术应用落地开辟良好的应用场景。