摘要：開挖、鉆芯等傳統(tǒng)的檢測技術(shù)存在損害路面整體性、低效率、長耗時、低代表性等缺點，不能滿足對公路隱伏病害無損、快速、智能、高效、高精度的現(xiàn)代化檢測需求。文章介紹了地質(zhì)雷達的檢測原理及發(fā)展歷程，并對其在公路隱伏病害中的檢測與智能識別應(yīng)用技術(shù)進行了重點分析，提出了其在公路隱伏病害檢測應(yīng)用過程中存在的問題和未來的研究方向。

關(guān)鍵詞：地質(zhì)雷達；公路；隱伏病害；病害檢測

中文分類號：U412.22A070174

0引言

近年來，隨著我國公路通車?yán)锍痰牟粩嘣鲩L，公路的運營強度日益加重，公路病害出現(xiàn)的比例也逐步上升，日常的檢測、維護已成為我國公路運營的重要組成部分。目前公路隱伏病害的檢測任務(wù)與日俱增，逐步成為公路檢測行業(yè)的主要工作，開挖、鉆芯等傳統(tǒng)的檢測技術(shù)存在損害路面整體性、低效率、長耗時、低代表性等缺點，已經(jīng)不能滿足公路無損、快速、智能、高效、高精度的現(xiàn)代化檢測需求。地質(zhì)雷達作為公路隱伏病害檢測領(lǐng)域一種新設(shè)備的代表，近年來吸引了國內(nèi)外眾多專家學(xué)者的高度關(guān)注，該檢測技術(shù)以其無須破壞路面結(jié)構(gòu)、高效率、低耗時等獨特的優(yōu)勢，已成為公路檢測行業(yè)快速養(yǎng)護評估、路網(wǎng)維護效能增強和路面性能長期檢測的主要手段，在實際應(yīng)用中展現(xiàn)出不容忽視的商業(yè)價值與社會效益。本文從地質(zhì)雷達工作原理、發(fā)展歷程、工程應(yīng)用以及未來的研究展望進行了總結(jié)梳理，旨在為其在公路隱伏病害中的檢測應(yīng)用提供一定的參考依據(jù)。

1地質(zhì)雷達原理及在公路隱伏病害檢測中的發(fā)展歷程

1.1地質(zhì)雷達工作原理

目前，地質(zhì)雷達技術(shù)在脫空、疏松、空洞、裂縫等公路隱伏病害的檢測工作中具有良好的使用效果。常用的地質(zhì)雷達根據(jù)數(shù)據(jù)采集和處理方式、應(yīng)用場景和探測效果等可分為二維雷達和三維雷達，其探測都是采用單個固定形式的發(fā)射/接收天線組合，通過在地表移動該天線組合實現(xiàn)對地下區(qū)域的反射探測，具體的探測原理如圖1、圖2所示［1］。

地質(zhì)雷達在進行公路隱伏病害探測工作時，通過發(fā)射天線（Tx）發(fā)射電磁波并使其在具有不同介電特性的介質(zhì)中傳播，當(dāng)電磁波遇到介質(zhì)界面時會產(chǎn)生反射波，反射波通過接收天線（Rx）所接收。通過分析這些入射波與反射波的能量、振幅以及時延等關(guān)鍵參數(shù)，能夠有效地獲取公路結(jié)構(gòu)層的相關(guān)信息。電磁脈沖波在介質(zhì)中的傳播時間是一個重要的測量參數(shù)，計算公式見式（1）：

t=4h2+x2/v（1）

式中：t——電磁脈沖波在介質(zhì)中的傳播時間（ns）；

v——電磁脈沖波在介質(zhì)中的傳播速度（m/ns）；

x——發(fā)射天線與接收天線中心點的距離（m）；

h——探測目標(biāo)體到地面的垂直距離（m）。

地質(zhì)雷達探測目標(biāo)體深度的計算公式為：

h=（vt）2－x22（2）

若發(fā)射天線（Tx）和接收天線（Rx）之間的距離x遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于探測目標(biāo)體的深度h，則式（1）和式（2）可簡化為：

t=2h/v（3）

h=vt2（4）

當(dāng)電磁脈沖波在地下介質(zhì)中傳播的波速v為已知時，可以通過精確測量得到的電磁脈沖波在介質(zhì)中的傳播時間t，利用式（2）或式（4）計算出探測目標(biāo)體的深度h。通過測量接收電磁脈沖相對于發(fā)射電磁脈沖之間的延時，可以確定電磁脈沖波在地下介質(zhì)中往返傳播的時間。通過重復(fù)的間斷探測，按照等效采樣方式等間距地采集并疊加波形，可獲得地下介質(zhì)的反射波形。當(dāng)?shù)孛嫔系陌l(fā)射天線（Tx）和接收天線（Rx）沿探測線以等間距移動時，便可以在雷達屏幕上繪制出由反射體深度所決定的“時距”波形道的軌跡圖，其中縱坐標(biāo)表示雙程走時t，橫坐標(biāo)表示距離x。

1.2地質(zhì)雷達在公路隱伏病害檢測中的發(fā)展歷程

雷達探測系統(tǒng)自1935年被成功研發(fā)出第一套以來，已經(jīng)發(fā)展了近90年，作為成熟的商業(yè)產(chǎn)品也已有40年，期間經(jīng)歷了漫長的研究和應(yīng)用發(fā)展歷程（見表1）。20世紀(jì)80年代末，我國開始逐步引進國外先進的地質(zhì)雷達進行研究和應(yīng)用，形成了眾多自主研發(fā)的地質(zhì)雷達產(chǎn)品。國內(nèi)眾多高校和科研單位最開始的研究主要是將其用于道路下伏的巖溶和空洞［2-4］、道路各結(jié)構(gòu)層厚度的檢測等［5-7］。隨著研究的不斷深入，目前已擴展到對道路內(nèi)部結(jié)構(gòu)隱伏病害、密實程度以及含水量［8-11］的研究分析。直至21世紀(jì)初，我國用于公路隱伏病害檢測的地質(zhì)雷達設(shè)備與檢測技術(shù)才逐漸實現(xiàn)系列化與規(guī)模化發(fā)展，但仍未形成統(tǒng)一的雷達產(chǎn)品體系和檢測標(biāo)準(zhǔn)體系。

目前地質(zhì)雷達在我國公路領(lǐng)域主要應(yīng)用于四個方面：（1）檢測道路各結(jié)構(gòu)層位厚度；（2）檢測道路結(jié)構(gòu)內(nèi)部及下伏病害；（3）識別道路結(jié)構(gòu)內(nèi)部的金屬部件缺陷；（4）粗略估算路基的含水率及密實度等［20-23］。然而，地質(zhì)雷達的廣泛應(yīng)用仍受到技術(shù)發(fā)展的諸多制約，這些限制主要源自脈沖源技術(shù)的深入研究、反演算法的探索、復(fù)雜模型的構(gòu)建以及分析軟件的開發(fā)完善等方面。地質(zhì)雷達對公路路面厚度、脫空、裂縫、層間缺陷及含水量等各項指標(biāo)的檢測還存在著局部精度不高的問題，未達到標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化的效果。因此，在公路隱伏病害檢測的具體實施和應(yīng)用中，地質(zhì)雷達技術(shù)還有待進一步的探索和研究。

2基于地質(zhì)雷達的公路隱伏病害檢測及智能識別

2.1公路隱伏病害檢測及驗證

地質(zhì)雷達在公路工程隱伏病害的檢測流程見圖3，主要包括檢測方案的制定、現(xiàn)場測區(qū)和測線的具體確定、雷達參數(shù)的設(shè)置、數(shù)據(jù)采集和后期處理結(jié)果的分析等方面。

現(xiàn)階段已有眾多學(xué)者采用二維地質(zhì)雷達或三維地質(zhì)雷達開展公路隱伏病害檢測研究。葉治軍等［24］采用三維地質(zhì)雷達掃描檢測襄荊高速公路病害區(qū)段，檢測結(jié)果表明三維地質(zhì)雷達可實現(xiàn)高速公路路面結(jié)構(gòu)病害物體的檢測與診斷。馬強等［25］利用地質(zhì)雷達查明重遵復(fù)線高速公路路基以下淺巖溶分布及巖溶發(fā)育情況（10 m內(nèi)），結(jié)果表明地質(zhì)雷達探測精度能夠滿足公路隱伏病害探測要求。金光來等［26］利用高動態(tài)地質(zhì)雷達，對江蘇境內(nèi)的鹽靖高速公路和淮徐高速公路等11條高速公路進行了路面質(zhì)量檢測，檢測結(jié)果表明不同類型公路隱伏病害的雷達灰度圖具有顯著差異，以雷達檢測評價圖譜為基礎(chǔ)的取芯驗證準(zhǔn)確率約為95%，地質(zhì)雷達可用于路面隱伏病害的定量化評價。趙鎮(zhèn)等［27］采用二維地質(zhì)雷達與三維地質(zhì)雷達在張家窩鎮(zhèn)開展城區(qū)道路下伏病害檢測，結(jié)果表明相較于二維地質(zhì)雷達，在設(shè)計的探測深度界限內(nèi)，三維地質(zhì)雷達技術(shù)對于識別道路下方空洞、脫空等潛在病害體，展現(xiàn)出了更為優(yōu)異的測量精確度和探測效能，包括更高的數(shù)據(jù)密度、更快的掃描速度以及實現(xiàn)探測區(qū)域的全覆蓋能力。

由此可知，目前采用二維或三維地質(zhì)雷達可檢測公路路面結(jié)構(gòu)狀況以及識別巖溶、空洞、脫空等公路隱伏病害，并且經(jīng)鉆芯驗證的檢測準(zhǔn)確率較高，可作為推廣應(yīng)用的依據(jù)。但由于目前地質(zhì)雷達圖譜數(shù)據(jù)處理主要依賴人工識別，識別效率低下，同時公路各種類型病害的回波特征不盡相同，還存在環(huán)境噪聲與地下構(gòu)筑物的回波干擾，精準(zhǔn)識別地質(zhì)雷達圖譜數(shù)據(jù)的病害特征難度大。因此，如何智能、高效、精準(zhǔn)地識別和分類地質(zhì)雷達圖譜中的病害是地質(zhì)雷達檢測的關(guān)鍵所在。

2.2公路隱伏病害智能識別

近年來，深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，其在地質(zhì)雷達公路隱伏病害智能識別領(lǐng)域取得了一系列研究成果，極大地推進了地質(zhì)雷達在公路隱伏病害檢測中的應(yīng)用。

沙愛民等［28］根據(jù)當(dāng)前公路路基病害識別中地質(zhì)雷達技術(shù)的數(shù)據(jù)分析特點，建立了級聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，解決了地質(zhì)雷達數(shù)據(jù)人工分析效率低、精度差等問題，實現(xiàn)了地質(zhì)雷達圖像自動識別。楊洋等［29］基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)對已有地質(zhì)雷達的病害數(shù)據(jù)樣本進行學(xué)習(xí)，提出了路基病害識別的網(wǎng)絡(luò)模型，該模型精度可達94.53%，實現(xiàn)了路基病害的高精度識別。杜豫川等［30］基于XGBoost極限梯度提升算法對地質(zhì)雷達的數(shù)據(jù)實行自動學(xué)習(xí)和分類，實現(xiàn)了脫空、松散等公路隱伏病害的自動識別，但松散病害的識別準(zhǔn)確率較低。周輝林等［31］基于病害特征提取和模式識別技術(shù)，結(jié)合層厚和層間的界面反射振幅提出了公路路基病害的自動檢測算法，該算法準(zhǔn)確率可達92.7%。郭士禮等［32］通過YOLOv8n和YOLOv8x模型對地質(zhì)雷達公路隱伏病害樣本進行訓(xùn)練，提出了可智能診斷公路隱伏病害的軟件，能自動對地質(zhì)雷達采集到的公路隱伏病害數(shù)據(jù)進行標(biāo)注和數(shù)據(jù)增強。Hou Z Z等［33］針對地質(zhì)雷達路基探測存在數(shù)據(jù)量大、時頻、經(jīng)驗差異等問題，利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種智能識別路基病害的方法，實現(xiàn)了對鐵路路基缺陷的快速識別，減少了雷達檢測數(shù)據(jù)的冗余，極大提高了病害識別的準(zhǔn)確率。Jin G L等［34］采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對采集到的1 500 km高速公路的31 640個樣本（分為層間脫粘、層間松動、層間滲水和結(jié)構(gòu)松動四類）進行了訓(xùn)練，提出了公路隱伏病害自動識別及分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Liu W C等［35］利用目標(biāo)檢測算法，建立了地質(zhì)雷達圖像數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和測試病害體檢測模型，數(shù)據(jù)集中的病害樣本包括沉降、開裂和松動，并根據(jù)地質(zhì)雷達圖像數(shù)據(jù)中隱伏病害的分布情況，提出了針對不同尺度目標(biāo)的雙向目標(biāo)檢測模型，同時在模型的基礎(chǔ)上對雙向模型各部分進行了優(yōu)化和改進。Liu C等［36］為提高地質(zhì)雷達檢測路面病害圖像的準(zhǔn)確性和效率，在YOLOv4檢測算法的基礎(chǔ)上，引入MobileNetV2和CBAM機制，并結(jié)合Focal loss置信度損失函數(shù)對模型進行迭代，提出了一種高效、輕量級的地質(zhì)雷達路面病害圖像識別算法MC-YOLOv4。

綜上所述，地質(zhì)雷達檢測圖像數(shù)據(jù)處理算法大致經(jīng)歷了基于規(guī)則的識別模型、機器學(xué)習(xí)模型和深度學(xué)習(xí)模型三個階段。雖然地質(zhì)雷達公路隱伏病害圖像的智能識別已經(jīng)取得了一些成果，但仍存在一些局限性，主要包括：（1）檢測模型的輕量化程度和推理速度仍需改進；（2）模型準(zhǔn)確性和召回率之間的平衡性較差；（3）高質(zhì)量地質(zhì)雷達公路隱伏病害圖片的缺乏導(dǎo)致訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確性和泛化能力不足。

3結(jié)語

我國科研院校和生產(chǎn)企業(yè)在20世紀(jì)80年代末開始積極引進歐美、日本等發(fā)達國家的地質(zhì)雷達技術(shù)與裝備，時至今日，地質(zhì)雷達已在我國公路隱伏病害檢測中廣泛應(yīng)用。雖然地質(zhì)雷達在實際應(yīng)用過程中仍存在無法定量描述病害、受被測體含水率影響較大、雷達信號易受干擾等問題，但其在公路工程病害檢測應(yīng)用中依然被視作研究熱點，對其未來研究展望如下：

（1）不同生產(chǎn)廠商設(shè)備兼容性各異。在當(dāng)前地質(zhì)雷達領(lǐng)域，面臨不同廠家生產(chǎn)的設(shè)備之間存在顯著不兼容性的問題。這種不兼容主要源于各家廠商在雷達設(shè)備的軟硬件設(shè)計上存在較大的差異性，導(dǎo)致雷達數(shù)據(jù)的采集、處理和分析方法無法直接互通。為了解決這一問題，需要逐步推動雷達軟硬件設(shè)備的統(tǒng)一化，提升設(shè)備的集成化水平。

（2）當(dāng)前，地質(zhì)雷達技術(shù)在公路隱伏病害檢測領(lǐng)域的應(yīng)用主要聚焦于定性評估層面，尚未全面深入到針對不同公路隱伏病害特征的精細(xì)量化分析，這種局限性可能引發(fā)對異常雷達波形解讀上的顯著分歧。因此，亟須發(fā)展更為精確、系統(tǒng)的量化分析方法，以提升地質(zhì)雷達在公路隱伏病害檢測中的準(zhǔn)確性和一致性。

（3）不同材料的介電常數(shù)有待收集。直接影響探測精度的因素主要是介電常數(shù)設(shè)定的精度，而介電常數(shù)會受到多種因素的影響。為了使地質(zhì)雷達的探測精度更高，必須深入研究得出不同結(jié)構(gòu)層材料的介電常數(shù)常見值或分布范圍參數(shù)，并結(jié)合特定頻率下的路料配合比、天線頻率等特性進行研究。

（4）開發(fā)針對病害數(shù)據(jù)的處理新技術(shù)和新方法。地質(zhì)雷達天線在公路隱伏病害檢測中雖應(yīng)用廣泛，但其數(shù)據(jù)采集過程常遭遇外界干擾，尤其是在地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜的區(qū)域。這些復(fù)雜條件易導(dǎo)致繞射波、多次反射波等干擾因素的產(chǎn)生，進而掩蓋了有價值的反射波信號。此現(xiàn)象不僅降低了信號質(zhì)量，還顯著提升了準(zhǔn)確判斷公路隱伏病害的難度，要求采取更為先進的信號處理技術(shù)來區(qū)分并消除這些干擾，確保檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，亟須研發(fā)降低外界因素干擾影響、提高檢測精度的公路隱伏病害數(shù)據(jù)處理新技術(shù)和新方法。

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基金項目：廣西重點研發(fā)計劃項目“道面隱伏病害無損智能化診斷與微創(chuàng)快速維養(yǎng)成套技術(shù)研究”（編號：桂科AB23026144）；廣西重點研發(fā)計劃項目“道路路基服役安全診斷及快速處治技術(shù)應(yīng)用研究”（編號：桂科AB22080012）；廣西交通運輸科技成果推廣項目資助“廣西交通運輸行業(yè)公路碳達峰碳中和重點實驗室”（編號：GXJT-ZDSYS-2023-03-01）

作者簡介：焦曉東（1993—），博士，工程師，主要從事路面病害處治與固廢低碳建材研究工作。