29、探地雷达模式识别技术解析

探地雷达模式识别技术解析

1. 探地雷达与机器学习

探地雷达（GPR）领域中，人工神经网络（ANN）和机器学习（ML）的强大性能备受关注。预训练和数据集增强技术有助于提升 GPR 检测性能，使用模拟数据能满足部分需求，但数据需具有现实性。

同时，有必要探讨机器学习（和 ANN）方法在特定应用领域的限制，如钢筋直径估计、圆柱体和管道定位或小不对称裂缝检测等。常用的衡量分类器准确性的指标包括：
- 误分类率 ：表示分类器出错的概率。
- 真阳性率 ：也称为灵敏度或召回率，指预测为阳性的频率。
- 假阳性率 ：指实际为阴性时预测为阳性的频率。
- 特异性 ：指实际为阴性时预测为阴性的频率。
- 精度 ：指预测为阳性时分类器的正确性。
- 假阴性 ：指预测为阴性时分类器的错误性。
- F 分数 ：真阳性率和精度的加权平均值。
- 安全系数 ：指非地雷被检测为地雷的概率。

任何 GPR 系统的成功率受单个应用的传感方面限制，在一般情况下容易产生高误报率。

2. 模式识别方法在 GPR 中的应用

2.1 埋在非均匀介质中的圆柱体：模型拟合与混合迁移 - 模型拟合方法

此例通过线性逆散射处理 GPR 二维数据，目标是定位和表征埋在非均匀介质中的圆柱形