基于神经网络的钢筋位置探测方法
在混凝土结构的雷达检测中,钢筋的准确定位是检测的重点.由于雷达波在混凝土中传播时,能量不断的衰减,且波速随深度的变化而变化,图像中目标的特征不明显.这样按雷达图像来定位就不够准确或根本不可能.本文采用神经网络方法来探测钢筋位置.试验制作了一系列埋有钢筋的试件,经过探地雷达检测后,用小波包分析对雷达回波信号进行特征参数提取,然后利用BP网络的学习及存储经验知识的功能,建立由特征参数为学习样本的推理机制,从而实现对钢筋的定位.试验结果表明该方法能够对钢筋成功定位.
ground penetrating radar neural network wavelet packet rebars detecting
叶爱文 谢慧才
深圳大学土木工程学院,深圳市土木工程耐久性重点实验室,518060
国内会议
厦门
中文
260-264
2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）