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一个基于图像增强的集成GPR B-Scan预处理模型,用于检测地下管道.

Zhengyi Shi1, Fanruo Li2, Hanchao Ma1

  • 1School of Safety Science, Tsinghua University, Beijing 100084, China.

Sensors (Basel, Switzerland)
|December 11, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究引入了一种自动预处理模型,以改进地面透雷达 (GPR) B扫描解释,用于地下管道检测. 该模型增强了超级波拉细分,即使在噪音和变化的条件下,也提高了概括性.

关键词:
在GPRB扫描中,GPRB扫描超级曲线的细分是超级曲线的细分.图像增强 图像增强 图像增强地下地下的管道管道.这是一个持有值的门.

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科学领域:

  • 地质物理学 地质物理学
  • 信号处理 信号处理
  • 非破坏性测试 不破坏性测试

背景情况:

  • 穿透地面的雷达 (GPR) 对于非破坏性的地下管道检测至关重要.
  • 当前的自动细分模型在GPR B扫描中与各种管道尺寸,地下条件和噪声作斗争.
  • 准确的超级波拉细分对于可靠的GPR数据解释至关重要.

研究的目的:

  • 开发一个自动预处理模型来增强GPRB扫描解释.
  • 为了提高自动超级波拉细分模型的概括能力.
  • 为了应对噪音,不同管径和复杂的现场条件所带来的挑战.

主要方法:

  • 一种新的自动预处理模型,结合了地面反射去除算法 (GRRA),数据引力增强 (DGFE) 和全局局值技术 (DLTS).
  • 格拉利用频率和空间过器去除地面反射.
  • DGFE放大了目标超标,DLTS使用基于扩展的局部值对它们进行细分.

主要成果:

  • 拟议的模型有效地提高了在具有挑战性的条件下GPR B扫描的解释.
  • 在噪音中细分多样化和小规模的超级波拉方面表现出卓越的性能.
  • 与最先进的方法相比,实现了显著的跨数据集概括能力.

结论:

  • 开发的自动预处理模型显著改善了用于地下公用事业检测的GPR数据解释.
  • 该模型在复杂的GPR环境中为超级波拉细分提供了增强的稳定性和概括性.
  • 这种方法为非破坏性的地下管道检测提供了更可靠的工具.