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    基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的公路路基塌陷檢測方法

    2024-11-11 00:00:00王芳
    工程機械與維修 2024年8期

    摘要:傳統(tǒng)路基塌陷檢測方法在構(gòu)建檢測模型時,直接對模型進行構(gòu)建,缺乏對數(shù)據(jù)表征信息的抽取以及對高維特征的深入解析,導(dǎo)致其檢測效果不佳。基于此,提出一種基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的路基塌陷檢測方法。首先,根據(jù)工程概況,對研究區(qū)域進行數(shù)據(jù)表征信息的抽取和高維特征的解析,為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次,基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)構(gòu)建路基塌陷檢測模型。最后,利用該模型對研究區(qū)域的路基塌陷進行實際檢測。實際檢測結(jié)果表明:這種檢測方法能夠準(zhǔn)確識別塌陷區(qū)域,顯著提高了路基塌陷檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

    關(guān)鍵詞:多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù);路基塌陷;特征解析;檢測模型

    0 引言

    現(xiàn)階段路基塌陷檢測面臨多種地質(zhì)條件和環(huán)境因素的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檢測方法依賴低效的人工巡檢和簡單儀器測量,難以準(zhǔn)確評估路基塌陷情況[1]。隨著技術(shù)進步,多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)逐漸應(yīng)用于路基塌陷檢測。然而,融合處理多種傳感器數(shù)據(jù)、確保數(shù)據(jù)處理與傳輸?shù)膶崟r高效、以及提升檢測算法的性能仍是需要解決的難題[2]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者在路基塌陷檢測方面進行了廣泛的研究。一些研究通過集成GPS、雷達和加速度計等多種傳感技術(shù),可對路基形變進行實時監(jiān)測和預(yù)警。

    但是現(xiàn)有的研究仍存在一定的局限性,例如保證數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度和實時性、檢測算法的泛化能力等方面仍需進一步研究。為此,本文開展基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的路基塌陷檢測方法的研究,通過綜合利用多種傳感器數(shù)據(jù),結(jié)合先進的信號處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)對路基塌陷的快速、準(zhǔn)確檢測,以提高路基塌陷檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

    1 工程概況

    1.1 工程背景

    江習(xí)古高速公路位于貴州省習(xí)水縣境內(nèi),起于重慶江津柏林鎮(zhèn)與貴州習(xí)水寨壩鎮(zhèn)交界的兩路口水井灣大橋,與重慶江津至四面山高速公路對接,路線全長79.605km,采用24.5m的四車道高等級公路標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計時速為80km/h。該公路于2015年7月正式開工,2017年12月建成通車。其瀝青路面上面層為4cm厚度SBS改性瀝青瑪蹄脂碎石SMA-13+瀝青材料,中面層為6cm厚度中粒式瀝青混凝土AC-20C+瀝青材料,下面層為8cm厚度粗粒式瀝青混凝土AC-25C+材料材料,基層為36cm厚度水泥穩(wěn)定碎石+底基層為18cm厚度水泥穩(wěn)定碎石。

    1.2 塌陷區(qū)檢測原因及其目的

    1.2.1 塌陷區(qū)檢測原因

    該公路在施工過程中,已經(jīng)通過加密地質(zhì)鉆探和地質(zhì)地形分析,盡量避開地質(zhì)復(fù)雜的涌水、突泥、巖溶及巖爆地質(zhì),但是依舊涉及多處不良地質(zhì)。此外,該地區(qū)曾遭受過持續(xù)降雨和地下水位上升的影響。由于該公路的路基塌陷風(fēng)險較高,為了確保安全運行,需要對其進行路基塌陷檢測。通過檢測可以全面了解該公路路基的實際情況,為后續(xù)的修復(fù)工程提供科學(xué)依據(jù)。同時對提高該公路運營安全、減少交通事故、保障正常出行具有重要意義。

    1.2.2 塌陷區(qū)檢測目的

    通過對該公路路基塌陷區(qū)進行檢測,需要達到的主要目的和作用如下:一是查明路基塌陷具體原因。通過專業(yè)的地質(zhì)勘察和數(shù)據(jù)分析,了解塌陷的具體原因,如地質(zhì)結(jié)構(gòu)、地下水位變化、施工影響等方面[4]。二是評估路基塌陷風(fēng)險。結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù),評估該地區(qū)未來發(fā)生路基塌陷的風(fēng)險,為相關(guān)部門提供決策依據(jù)。三是優(yōu)化修復(fù)方案?;跈z測結(jié)果,制定有針對性的修復(fù)方案,確保修復(fù)工程的有效性和長期穩(wěn)定性。四是加強預(yù)警系統(tǒng)。建立路基塌陷預(yù)警系統(tǒng),實時監(jiān)測公路狀況,一旦發(fā)現(xiàn)異常情況,及時發(fā)出預(yù)警,以降低事故發(fā)生的可能性。五是保障交通安全。檢測結(jié)果可以為城市規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供參考,避免類似問題的再次發(fā)生。

    2 基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的路基塌陷檢測方法研究

    2.1 路基塌陷數(shù)據(jù)表征信息抽取及特征解析

    2.1.1 數(shù)據(jù)采集和處理方法

    本文利用遙感數(shù)據(jù)對江習(xí)古高速公路路基塌陷進行檢測方法的研究[5]。在數(shù)據(jù)采集階段,需通過遙感衛(wèi)星獲取三個時相的遙感影像,對每個時相的影像數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)進行詳細(xì)采集,這些影像覆蓋了整個江習(xí)古高速公路。為了更準(zhǔn)確地分析路基塌陷區(qū)的變化情況,通常需要對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行表征、信息抽取和解析。

    在數(shù)據(jù)高維特征解析階段,對采集到的數(shù)據(jù)進行一系列的加工和處理[6]。首先,對每個時相的影像進行輻射定標(biāo)和大氣校正,以消除輻射誤差和大氣干擾,提高遙感數(shù)據(jù)的精度。接著,進行圖像分類和特征提取,將遙感影像中的不同地物類型進行分類,并提取各類地物的特征信息。最后,對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

    2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    對采集到的數(shù)據(jù)進行分類和特征提取的基礎(chǔ)上,需要對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理時需要使用相關(guān)公式,其中數(shù)據(jù)清洗公式如下:

    Dcleaned=Draw-(Dmis sin g+Dinvalid) (1)

    式中:Dcleaned表示清洗后的圖像采集數(shù)據(jù),Draw表示原始圖像采集數(shù)據(jù),Dmis sin g表示缺失數(shù)據(jù),Dinvalid表示無效采集數(shù)據(jù)。異常值識別公式如下:

    O=|Dcleaned-Dmean| (2)

    式中:O表示異常值的大小,Dcleaned表示清洗后的圖像采集數(shù)據(jù),Dmean表示數(shù)據(jù)的平均值。特征提取公式如下:

    F=?(Dcleaned) (3)

    式中:F表示提取的特征,Dcleaned表示清洗后的數(shù)據(jù),?表示特征提取函數(shù)。格式統(tǒng)一公式如下:

    Dunified=g(Dcleaned) (4)

    式中:Dunified表示格式統(tǒng)一后的數(shù)據(jù),g表示格式統(tǒng)一函數(shù),Dcleaned表示清洗后的數(shù)據(jù)。

    通過以上公式,可以對塌陷區(qū)進行數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理,為后續(xù)的模型建立提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    2.1.3 高維特征解析

    結(jié)合實際情況和相關(guān)資料,分析不同地物類型變化的原因和驅(qū)動力,通過運用上述4個公式,從路基塌陷數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵信息,計算出塌陷區(qū)域的體積,并對未來的發(fā)展趨勢進行了預(yù)測,由此提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性,為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    2.2 構(gòu)建路基塌陷檢測模型和優(yōu)化模型參數(shù)

    2.2.1 構(gòu)建路基塌陷檢測模型

    多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)是一種重要的檢測手段,可以提供更全面、更準(zhǔn)確、更可靠的數(shù)據(jù),從而更好地理解被測對象的行為和狀態(tài)。構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)構(gòu)建路基塌陷檢測模型,將路基塌陷檢測模型應(yīng)用于江習(xí)古高速公路,可有效提高該公路路基的安全監(jiān)測水平,為該公路的正常運行提供保障。

    在上述數(shù)據(jù)表征信息抽取及高維特征解析的基礎(chǔ)上,將多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)應(yīng)用于構(gòu)建路基塌陷檢測模型。路基塌陷檢測模型的表達式如下:

    P(y=1)=F×sigmoid(wx+b) (5)

    式中:P(y=1)表示路基塌陷的概率,w是權(quán)重向量,x是輸入的特征向量,b是偏置項,sigmoid函數(shù)用于將線性組合的輸出轉(zhuǎn)換為一個概率值。

    2.2.2 優(yōu)化模型參數(shù)

    為了訓(xùn)練這個模型,需要使用標(biāo)記的數(shù)據(jù)集,其中包含多源數(shù)據(jù)傳感器的輸出以及相應(yīng)的塌陷或未塌陷的標(biāo)簽。然后,使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,通過最小化預(yù)測概率與實際標(biāo)簽之間的損失函數(shù)來優(yōu)化模型的參數(shù)。線性組合公式如下:

    z=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn (6)

    式中:z為線性組合;x1、x2、…xn為輸入的特征變量;β0、β1、…βn為模型參數(shù)。損失函數(shù)公式如下:

    (7)

    式中:J為損失函數(shù),m為樣本數(shù)量,yi為真實標(biāo)簽(0表示塌陷,1表示未塌陷),pi為模型預(yù)測的概率。梯度下降公式如下:

    (8)

    式中:θj為模型的參數(shù),α為學(xué)習(xí)率。

    在實際應(yīng)用中,可以通過實時采集多源數(shù)據(jù)傳感器的輸出,并輸入到模型中進行預(yù)測。

    2.3 利用模型對路基塌陷進行檢測

    2.3.1 建立路基塌陷檢測流程

    將訓(xùn)練和優(yōu)化后的模型部署到江習(xí)古高速公路的實際監(jiān)測系統(tǒng)中。通過實時采集多源數(shù)據(jù)并輸入到模型中進行預(yù)測,建立路基塌陷檢測流程。路基塌陷檢測流程如圖1所示。

    數(shù)據(jù)收集時,通過土壤濕度傳感器、土壤壓力傳感器、地下水位傳感器等多種傳感器對江習(xí)古高速公路進行數(shù)據(jù)采集。這些傳感器可以實時監(jiān)測土壤濕度、壓力以及地下水位等關(guān)鍵指標(biāo)。數(shù)據(jù)被統(tǒng)一存儲和處理,為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。

    2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗,去除無效或錯誤數(shù)據(jù)。統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式,將不同來源的數(shù)據(jù)整合到統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下。此外,識別并處理異常值,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

    2.3.3 關(guān)鍵特征提取

    從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征,如土壤濕度范圍、土壤壓力均值、地下水位深度等。這些特征能夠反映路基的狀態(tài)和塌陷風(fēng)險,為后續(xù)的模型訓(xùn)練提供有效信息。

    2.3.4 高維特征解析和模型構(gòu)建

    對提取的特征進行深入分析,識別和提取更深層次的高維特征?;谔崛〉母呔S特征,對模型進行構(gòu)建。根據(jù)模型要求和訓(xùn)練數(shù)據(jù),設(shè)+vealrfsqQFfAL8xsK0tlQ==計和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。

    2.3.5 模型訓(xùn)練

    使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,對構(gòu)建的模型進行訓(xùn)練。調(diào)整模型參數(shù),優(yōu)化模型性能,使模型能夠更好地學(xué)習(xí)和預(yù)測路基塌陷的可能性。最后對預(yù)測結(jié)果進行輸出,完成路基塌陷檢測流程設(shè)計。

    3 實際檢測和結(jié)果

    3.1 檢測區(qū)域遙感圖像

    根據(jù)上述基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的路基塌陷檢測方法,對江習(xí)古高速公路的路基塌陷進行實際檢測,檢測區(qū)域遙感圖像如圖2所示。

    3.2 異常區(qū)域識別

    經(jīng)過模型分析,江習(xí)古高速公路的中段及海泰區(qū)的地下存在明顯的多源傳感數(shù)據(jù)異常區(qū)。在排除路燈、管道等干擾因素后,可以推斷該公路中段及海泰區(qū)存在地下塌陷的風(fēng)險。

    3.3 無異常區(qū)域確認(rèn)

    江習(xí)古高速公路前段和后段,模型的檢測結(jié)果顯示無明顯多源傳感數(shù)據(jù)異常,意味著該公路公路前段和后段目前沒有明顯的地下塌陷風(fēng)險。

    3.4 實時監(jiān)測與預(yù)警

    江習(xí)古高速公路將根據(jù)模型的預(yù)警結(jié)果,對存在塌陷風(fēng)險的該公路中段及海泰區(qū)進行重點監(jiān)測。一旦發(fā)現(xiàn)異常情況,將立即采取相應(yīng)措施,如封閉道路、疏散人群等,以保障人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

    4 結(jié)束語

    本文深入探討基于多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)的路基塌陷檢測方法。通過對路基塌陷數(shù)據(jù)表征信息抽取及解析,構(gòu)建路基塌陷檢測模型,并對存在路基塌陷風(fēng)險區(qū)域進行實時監(jiān)測和預(yù)警,提高了檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。在研究過程中,不僅對多源數(shù)據(jù)傳感技術(shù)進行了深入的理論分析,還通過實驗驗證了該方法的可行性和有效性。實驗結(jié)果表明,該方法能夠快速、準(zhǔn)確地檢測路基塌陷,為實際應(yīng)用提供了有力的理論支持。

    參考文獻

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