隨著我國(guó)高速公路建設(shè)的加快,施工中隧道地質(zhì)超前預(yù)報(bào)是施工安全保障的重要手段之一,其中探地雷達(dá)（Ground Penetrating Radar,GPR）圖像的判讀是隧道地質(zhì)超前預(yù)報(bào)中的關(guān)鍵步驟,如何提高探地雷達(dá)圖像判讀準(zhǔn)確率一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì),研究并實(shí)現(xiàn)高效的隧道GPR圖像分類模型,并對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮做了相關(guān)研究。在實(shí)際工程中,隧道GPR圖像存在復(fù)雜多變,難以識(shí)別等問題,所以傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法很難有效提高對(duì)GPR圖像的識(shí)別準(zhǔn)確率。因此,本文采用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)擴(kuò)增的技術(shù)改進(jìn)了典型VGG-16（Visual Geometry Group-16）網(wǎng)絡(luò)模型,旨在使用較少的標(biāo)記樣本充分訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以有效提高模型對(duì)隧道GPR圖像的識(shí)別準(zhǔn)確率。并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),基于遷移學(xué)習(xí)改進(jìn)的VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型存在模型體積龐大、預(yù)測(cè)時(shí)間久等問題,不利于將該網(wǎng)絡(luò)模型部署在嵌入式設(shè)備中。因此,本文在研究相關(guān)模型壓縮技術(shù)后,采用通道剪枝和權(quán)值量化的方式對(duì)改進(jìn)的VGG-16網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化。首先,遷移學(xué)習(xí)階段使用VisTex紋理數(shù)據(jù)庫作為源域數(shù)據(jù),在Ca... 

【文章來源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線圖

探地雷達(dá)結(jié)構(gòu)示意圖

SIR-300探地雷達(dá)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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