地質(zhì)探測(cè)與人工智能在堤防缺陷智能識(shí)別中的應(yīng)用

程 洋，李萬林，馬家林

（儀征市水利工程總隊(duì)，江蘇 揚(yáng)州 211400）

0 引 言

堤防缺陷具有復(fù)雜且隱蔽等特性，須通過專業(yè)技術(shù)綜合判別。目前可通過地質(zhì)雷達(dá)對(duì)堤防進(jìn)行探測(cè)，如土體松散、裂縫、壩體滑動(dòng)等問題[1-2]。該技術(shù)有助于對(duì)堤防安全性進(jìn)行評(píng)估，并采取及時(shí)有效的預(yù)防和修復(fù)措施，提高堤防的穩(wěn)定性和可靠性。其中地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)處理是地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)研究領(lǐng)域的重要方向之一，對(duì)地質(zhì)勘探和工程評(píng)估具有重要意義[3]。通過對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確處理，可以獲得寶貴的地下信息，提高地下資源的利用效率和減少潛在的地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。但所探測(cè)到的數(shù)據(jù)常會(huì)受到環(huán)境噪聲、電磁干擾和雜散信號(hào)的影響。這些噪聲和雜散信號(hào)會(huì)降低數(shù)據(jù)質(zhì)量，使得地下結(jié)構(gòu)的識(shí)別和解釋變得困難[4]。同時(shí)地質(zhì)雷達(dá)在地下環(huán)境中的雷達(dá)波傳播會(huì)遇到多路徑反射，導(dǎo)致數(shù)據(jù)中存在多個(gè)強(qiáng)度和時(shí)間重疊的反射波形，造成數(shù)據(jù)識(shí)別困難。目前，針對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)中存在的噪聲、雜散信號(hào)和背景干擾，研究者們提出了一系列的預(yù)處理方法和濾波技術(shù)，如小波變換、小波包變換、時(shí)域平滑、頻域?yàn)V波等方法，以提高地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和信號(hào)可讀性[5]。在數(shù)據(jù)識(shí)別與分類方面，有研究者們嘗試使用機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)，如遺傳算法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等，從地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取特征并進(jìn)行分類，以識(shí)別地下結(jié)構(gòu)和障礙物[6-7]。鑒于采用智能技術(shù)雖然具有高效性、自動(dòng)化、適應(yīng)性強(qiáng)、多特征融合和持續(xù)學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點(diǎn)。但也存在數(shù)據(jù)需求量大、工程建模和優(yōu)化困難等問題[8]，針對(duì)不同工程的應(yīng)用關(guān)注點(diǎn)也會(huì)不同。文章首先簡(jiǎn)述地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)和人工智能數(shù)據(jù)識(shí)別技術(shù)的相關(guān)概念及研究現(xiàn)狀，然后對(duì)堤防缺陷識(shí)別中的核心技術(shù)進(jìn)行分析，總結(jié)提出堤防工程中智能識(shí)別技術(shù)未來面臨挑戰(zhàn)及對(duì)策建議。為提高堤防工程的缺陷識(shí)別成果質(zhì)量提供參考。

1 地質(zhì)雷達(dá)與智能識(shí)別技術(shù)概述

1.1 地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)

地 質(zhì) 雷 達(dá) 技 術(shù)（Ground Penetrating Radar，GPR）是一種非侵入性的地球物理探測(cè)技術(shù)，它利用發(fā)送和接收高頻電磁波來探測(cè)地下的介質(zhì)結(jié)構(gòu)和物質(zhì)分布。地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域，包括地質(zhì)勘探、工程勘察和非破壞性測(cè)試，得到了廣泛應(yīng)用。地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)的原理是基于電磁波在地下介質(zhì)中傳播的特性。通常，地質(zhì)雷達(dá)系統(tǒng)由一個(gè)發(fā)射器和一個(gè)接收器組成。發(fā)射器產(chǎn)生高頻電磁脈沖，將其通過地下的介質(zhì)傳播，并在介質(zhì)中的不同物質(zhì)界面處發(fā)生反射、折射和散射。接收器負(fù)責(zé)接收這些反射信號(hào)并將其記錄下來。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析和處理，可以獲得地下介質(zhì)的結(jié)構(gòu)和性質(zhì)信息。在地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)中，主要存在兩種工作模式：時(shí)域和頻域。時(shí)域工作模式是基于發(fā)送脈沖信號(hào)并測(cè)量其返回的時(shí)間延遲，通過分析延遲時(shí)間來獲得目標(biāo)物體的深度和位置信息。而頻域工作模式則是通過測(cè)量反射信號(hào)的頻率和振幅變化來獲取介質(zhì)的電磁特性和組成成分信息。時(shí)域和頻域工作模式各有其適用的場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，具體選擇應(yīng)根據(jù)需要和實(shí)際情況進(jìn)行判斷。在地質(zhì)勘探中，地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)可用于尋找礦藏、地下水資源、地質(zhì)斷層、地下管線、建筑結(jié)構(gòu)等，以及考古學(xué)、環(huán)境監(jiān)測(cè)和地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域。另外，地質(zhì)雷達(dá)技術(shù)的應(yīng)用受到地下介質(zhì)的性質(zhì)和復(fù)雜程度的限制，故在應(yīng)用中需要充分考慮地質(zhì)條件，結(jié)合其他地質(zhì)識(shí)別和分析手段進(jìn)行綜合判別。

1.2 智能識(shí)別算法

1.2.1 遺傳算法

遺傳算法是一種可全面快速搜索的優(yōu)化算法。通過適當(dāng)設(shè)計(jì)和調(diào)整相關(guān)參數(shù)和操作，配套合適的特征提取方法和數(shù)據(jù)集，可實(shí)現(xiàn)對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式識(shí)別和分類。即先對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、濾波、背景移除等步驟，以減少噪聲和雜散信號(hào)的干擾，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可讀性。然后從預(yù)處理的地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取相關(guān)的特征。特征可以包括反射強(qiáng)度、反射延遲、每個(gè)掃描線的振幅變化等。之后將預(yù)處理的地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)和其對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽作為訓(xùn)練集，根據(jù)特征進(jìn)行模式識(shí)別和分類。進(jìn)而可初始化種群，使用隨機(jī)生成的個(gè)體作為種群的初始解，開始選擇、交叉、變異等模仿基因遺傳過程。直至滿足預(yù)設(shè)的停止條件后退出遺傳。最后將經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后的個(gè)體解碼為類別標(biāo)簽，根據(jù)評(píng)估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等）對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行智能識(shí)別評(píng)估。

1.2.2 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種基于數(shù)理理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的識(shí)別應(yīng)用中，SVM方法被可應(yīng)用于地下物質(zhì)辨識(shí)與目標(biāo)檢測(cè)、地質(zhì)結(jié)構(gòu)解釋等方面。地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)通常包含許多反射波形，其中每個(gè)波形代表著地下介質(zhì)不同層次的特征。利用支持向量機(jī)方法，可以對(duì)這些波形進(jìn)行分類和識(shí)別，以幫助辨識(shí)地下物質(zhì)或地質(zhì)結(jié)構(gòu)。首先對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選，從每個(gè)波形中提取特征，常見的特征包括振幅、頻率、時(shí)延等。這些特征可用于表示地下介質(zhì)的不同屬性。之后根據(jù)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，進(jìn)行樣本的標(biāo)注，確定每個(gè)波形所屬的類別（如地下水、巖石、空洞等），即可開始模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，根據(jù)選擇的核函數(shù)和參數(shù)優(yōu)化策略，通過最大化間隔以找到一個(gè)最優(yōu)的超平面，以實(shí)現(xiàn)不同類別的分類。在實(shí)際應(yīng)用中，選擇適當(dāng)?shù)奶崛√卣骱秃撕瘮?shù)，以及進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)都是關(guān)鍵的步驟，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行合理的選擇和優(yōu)化。

1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工智能學(xué)習(xí)技術(shù)，通過模擬和學(xué)習(xí)人腦神經(jīng)元間的連接方式和相互作用，建立起一種類似于人腦的計(jì)算模型。在地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的識(shí)別中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于分類、目標(biāo)檢測(cè)和模式識(shí)別等任務(wù)。具體操作首先是對(duì)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及特征轉(zhuǎn)換，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和樣本集構(gòu)建。然后在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)方面，可選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)和損失函數(shù)等參數(shù)，包括多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。再通過對(duì)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，可調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好地適應(yīng)地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法適用于地質(zhì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別，具有良好的非線性建模能力。但在實(shí)際應(yīng)用中，合理選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法，以及合適的數(shù)據(jù)集劃分和調(diào)參，都是關(guān)鍵的步驟，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行合理的選擇和優(yōu)化。

2 堤防工程的智能識(shí)別核心技術(shù)

2.1 圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺

圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是通過提取圖像中的關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的圖像識(shí)別、分析和理解。在圖像分析與破損識(shí)別方面，利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)堤防表面進(jìn)行分析和破損識(shí)別，包括裂縫、沉降、礫石穿透等問題的自動(dòng)檢測(cè)和定量化評(píng)估。圖像采集與分析方面，利用無人機(jī)獲取高分辨率的堤防影像數(shù)據(jù)，通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)堤防的結(jié)構(gòu)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。無人機(jī)提供了靈活且高效的圖像采集工具，可以快速獲取大范圍的堤防信息。變形監(jiān)測(cè)與位移測(cè)量方面，利用圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)堤防的變形和位移進(jìn)行監(jiān)測(cè)和測(cè)量。通過比對(duì)連續(xù)采集的圖像序列，可以提取出物體的位移信息，進(jìn)而分析和評(píng)估堤防的穩(wěn)定性。3D模型重建與可視化方面，通過圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，將堤防影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維模型，并進(jìn)行可視化展示。這有助于更直觀地了解堤防的結(jié)構(gòu)特征和變形情況，提供更全面的信息支持。

2.2 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)是利用已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立模型來識(shí)別不同類型問題的智能技術(shù)。在結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方面，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)堤防結(jié)構(gòu)的健康狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。通過對(duì)大量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，可以發(fā)現(xiàn)特定的模式和趨勢(shì)，以便及早發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)潛在風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警方面，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)堤防的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)警，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)可能的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，并提供預(yù)警提示，幫助決策者采取及時(shí)的防護(hù)措施。地質(zhì)條件分析方面，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)堤防周圍的地質(zhì)條件進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。利用地質(zhì)數(shù)據(jù)、地球物理測(cè)量數(shù)據(jù)等進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立地質(zhì)模型，以幫助識(shí)別潛在的地質(zhì)災(zāi)害隱患。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將不同類型的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，例如使用結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)等，來提供對(duì)整體堤防狀況的全面評(píng)估。

2.3 遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與控制

遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與控制技術(shù)是指利用遠(yuǎn)程通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)遠(yuǎn)程設(shè)備或系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、控制和管理。在傳感器網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)傳輸方面，可利用傳感器網(wǎng)絡(luò)布置在堤防上，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各種重要參數(shù)（如位移、溫度、濕度、壓力等）。遠(yuǎn)程圖像和視頻監(jiān)控方面，通過攝像頭和無人機(jī)等設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取堤防的圖像和視頻數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)控中心，監(jiān)測(cè)人員可以隨時(shí)遠(yuǎn)程查看和分析圖像，進(jìn)行堤防結(jié)構(gòu)和環(huán)境的遠(yuǎn)程監(jiān)控。遠(yuǎn)程控制與調(diào)整方面，利用遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)堤防的遠(yuǎn)程控制和調(diào)整。如可遠(yuǎn)程控制水位、流量和閘門等參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)水文環(huán)境的調(diào)節(jié)和控制，有效地保護(hù)和維護(hù)堤防。

3 存在問題與對(duì)策建議

在堤防缺陷智能識(shí)別中，盡管人工智能技術(shù)具有巨大潛力，但仍存在一些問題需要解決。人工智能在堤防缺陷識(shí)別應(yīng)用中存在問題列表，見表1。針對(duì)表1中存在的問題，建議收集和標(biāo)注高質(zhì)量的地質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并建立多樣性和廣泛性的數(shù)據(jù)集，以支持人工智能模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。進(jìn)一步研究和優(yōu)化人工智能模型，以提高其準(zhǔn)確性和魯棒性，減少誤報(bào)率，同時(shí)增加模型的可解釋性。研究數(shù)據(jù)融合和集成技術(shù)，以合理融合不同數(shù)據(jù)源的信息，提高識(shí)別結(jié)果的正確性。支持跨學(xué)科的合作研究，促進(jìn)地質(zhì)探測(cè)與人工智能技術(shù)的交叉應(yīng)用，以便更好地理解和解決堤防缺陷智能識(shí)別中的問題。需要建立監(jiān)管規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，確保人工智能技術(shù)在堤防工程中的合理和可靠應(yīng)用。

表1 人工智能在堤防缺陷識(shí)別應(yīng)用中存在問題列表

4 結(jié) 論

未來在堤防缺陷智能識(shí)別中，智能手段將發(fā)揮更重要的作用。深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用將進(jìn)一步提高堤防缺陷的識(shí)別準(zhǔn)確性和性能。通過使用更大規(guī)模的地質(zhì)數(shù)據(jù)集和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，可以提高識(shí)別算法的性能和魯棒性。結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)，如地質(zhì)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、遙感圖像等，進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合，有助于更全面地識(shí)別和評(píng)估堤防缺陷?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)，有利于發(fā)展實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，能夠及時(shí)識(shí)別和報(bào)告堤防缺陷。結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能算法，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和決策支持，提供及時(shí)的預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)。還可結(jié)合自主巡檢和機(jī)器人技術(shù)，利用人工智能算法和圖像處理技術(shù)，開發(fā)無人巡檢系統(tǒng)和機(jī)器人設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)堤防結(jié)構(gòu)的全面和高效檢查，減少人力成本和風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)通過對(duì)長期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的積累和分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)堤防缺陷的預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。這有助于制定合理的維護(hù)計(jì)劃和決策，提前采取措施，減少潛在風(fēng)險(xiǎn)。隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的深入，人工智能在堤防缺陷智能識(shí)別中的應(yīng)用將為堤防工程的安全和維護(hù)提供更可靠的手段。同時(shí)，還需要加強(qiáng)與領(lǐng)域?qū)＜液捅O(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作，確保人工智能技術(shù)的可靠性、安全性和合規(guī)性。