1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在我国各城市中，地下管线纵横交错，并每时每刻都在传达城市的各类信息，是城市得以发展的物质基础，被称为整座城市的“生命线”，它包含给排水、燃气、电力、电信、工业管道、热力等，是城市基础设施不可或缺的重要组成部分。因此，在城市基础设施建设管理中城市地下管网的管理工作变得尤为重要。
以往我国的城市地下管网管理混乱、落后的原因主要有以下三点：一是早期的管线图纸图表形式难以保存，信息缺乏导致后面铺设管线具有很大的盲目性，再加上老的管线随着时间推移已经老化，给城市的建设和管理带来非常严重的后果。二是新规划新建的城市只注重地上建筑的建设，忽略了地下官网的系统管理。三是地下管网的勘测、设计、施工等部门之间的协调组织管理不够契合，造成地下管线的资料信息与实际现状情况不符，使其失去真实性和可参考性。城市建设和发展中规划、设计、施工、管理等各项工作，没有完整准确的地下管线图纸、图表等资料信息，都会难以进行，因此，地下管线的信息检测是城市建设和发展管理中一项非常重要的基础工作[1]。
当前国内对于地下管线的勘探方法主要有探地雷达法、电磁法以及机械式勘测法。用机械式勘测的检测方法尽管在以往在以往的管线探测中取得了一定的效果，但是存在一定的缺点，比如勘测效率及安全系数较低，并且使用范围存在一定的局限性，并且会造成地下管线破坏，所以并未在管线探测工程中得到广泛使用；磁测法仪器操作简易且便携，探测效率高，在勘测地下金属管线方面较为有效，但是使用该方法探测出的结果误差较大，同时在探测过程中容易受到铁磁的干扰，因此被普遍使用；而电磁法主要是通过使用直接接触或者感应激发两种方法来探测城市地下管网的空间分布概况，主要是由于以上两种方法会促使导电性能较好的地下管线“带电”，以此追踪电磁异常情况，从而确定该管线的分布情况。但是电磁法探测存在一定的局限性。即在某些非金属材质的管线探测中，反映的效果较差。因此在实际工程中，运用以上方法去解决探测城市地下管网的空间分布问题存在较大的局限性，不能很好地解决该问题。同时，随着城市建设发展，地下管网技术也随之蓬勃发展，在这种发展的大环境下，为了提高工作效率，确保工程安全及工程质量，利用先进的设备和技术勘测及采集城市地下管网的相关信息，已成为十分艰巨的任务 [2][3]。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 地下管线检测方法研究现状
地下管线位置检测方法分为外置式和介入式，其中常用的外置式管线位置检测仪器有管线探测仪和探地雷达，基本原理及用途介绍如下。
地下管线探测仪主要是通过电磁感应的原理对地下管网的走向，埋深及故障位置进行精准的定位。首先是发射机发出一个特定频率的信号电流至地下管线处，其次接收感应线圈将管道内的信号接收，此时线圈产生感应电流，以此计算地下管网的走向及路径。由于基本原理是电磁感应原理，所以在强电磁干扰及电力线周边复杂的地理条件会使得仪器测量的数据误差较大。当前，业界内的地下管线探测仪器以英国雷迪公司的探测仪系列为标准，在无干扰的情况下，测量精度为±5%，定位精度可以达到±5% [8]。
探地雷达的原理主要是以发射元件朝地表发射高频率的电磁波，根据接收元件返回的电磁波进而定位地下管线的位置。该方法主要在普遍使用于浅层的地质探测，同时仪器操作较为简单。基于探地雷达只能根据电磁波来获取地下管线及土质界面的数据信息，所以还必须经过应用波形数据处理的方法才测出管线所处的位置及管线的深度信息，经过研究表明，目前通过波形处理手段得到的数据并不是非常准确。而且，当地下管线与其他类型的介质杂合时，运用雷达探测的方法对地下管线进行探测将变得十分困难，此时则需要根据实际工程的地质情况以及探测技术员的经验对其进行判断。综合国内外研究可知，对于探地雷达的研究方向主要是针对于测量结果的处理方法及分析手段。根据国内著名学者杨泉等通过研究提到运用小波变换的方法对探测结果整理，并且得到了较好的反馈[8] [9]。
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2 GPR 探测地下管线的正演数值模拟研究
2.1 地下管线 GPR 探测的正演理论
2.1.1 基本原理
探地雷达（GroundPenetrating Radar）简称为 GPR，主要是基于电磁波理论，和地下空间的介质和目标之间的电介质常数存在差异，来对地下目标达到检测的目的，GPR 系统有发射机、发射天线、接收机、信号处理器、终端处理设备等组成。根据在不同介质里面的电磁波的传播速度不一样，首先从发射机向地面发射超高频率的电磁波，当电磁波在埋地介质中传播开时，随着介质的介电常数和几何形态变化，它的电磁场强度、传播路径以及波形图也随之发生变化，雷达接收机将这一信号接收得到测试数据和雷达图像，再采用专业的数据处理软件对其分析，可以确定地下介质，地下目标空间位置和地下结构特性等。探地雷达应用在地下管线检测的原理如下图 2-1 所示，检测得到了雷达反射信号图，其直接反映了在一定测线范围内的管线的空间位置及自身特性[30]。
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2.2 基于 FDTD 探测地下管线正演模型
2.2.1 构建正演数值模型
正演数值模型如图 2-5 所示，模型水平距离为 2 m，深度为 0．7m，下部土层选取了材质均匀的粘土土层，土层的相对介电常数是 8，导磁率为 1，电导率是 0.01s/m；在距离土层上表面 2cm 的位置上设置波源，并且设置反射天线和接收天线之间的距离为 20cm，波源选取 Ricker 子波，边界条件设置为 PML（完全匹配层），子波主频率设置为 400MHz，时窗设置为 20ns，采用差分网格 ????myx 0025.0 。通过 180 道计算步．采用 MATLAB软件提取出管道顶部与土体界面分界点处的反射数据(第 90 道单列波)，再对波形图进行特征的定性分析。
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3.1 图像自动识别技术选择 ........................................ 21
3.2 识别和提取特征过程分析 ................................ 22
4 地下管线信息的反演研究 ..................................... 33
4.1 人工神经网络理论研究 ........................... 34
4.1.1 BP 神经网络 ............................... 34
4.1.2 遗传算法优化 BP 神经网络 ........................... 36
5 结论与展望 ....................................... 45
5.1 结论 .................................. 47
5.2 展望 .................................. 47
4 地下管线信息的反演研究
4.1 人工神经网络理论研究
4.1.1 BP 神经网络
（1）基本原理
随着近年来人工神经网络的兴起，BP 神经网络即前馈型神经网络也逐渐被人发掘，应用也越来越广泛，1986 年，Rumelhart 等人最早提出的一种多层次前向型神经网络，其传播路径为单向传播。其基本原理是建立多层网络结构，按照误差反向传播训练，算法为BP 算法，基本思想是梯度下降的方法，此方法利用梯度搜索技术，不断地反向传播训练，使得网络最终的输出值和期望值误差均方差达到最小。 BP 算法中的信号传播有两个过程，即正向传播和反向传播，即按照从输入到输出的方向进行计算误差，而从输出到输入的方向来调整去权值和阈值。在正向传播时，信号输入，穿过隐含层经过非线性的变换，再到输出层发出输出信号，如果实际的输出值和期望值偏差较大，则需要进行误差的逆向传播过程。误差的反向传播指的是将输出误差从隐含层向输入层传递，将误差分摊到各层单元，把各层分摊的误差信号用来调整各层单元的权值和阈值。经过反复的神经网络的学习训练，输入层节点、隐含层节点及输出层节点之间的连接强度和阈值不断发生变化和调整，让误差逐层减少，最终确定最小误差时的权值和阈值，训练将停止，否则继续迭代。此时，多次迭代后的神经网络能对类似样本的输入信息，经过非线性转换自行计算出误差最小时的输出信息。
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5 结论与展望
5.1 结论
地下管网是城市的命脉，是城市建设最基础的设施，因此地下管线的探测尤为重要。由于城市建设的快速发展，地下敷设的各种管道也越来越多，老旧管线穿插在一起，使得管线的分布密集且错综复杂，这无疑是增加了管线探测的难度，另外目前最广泛应用的雷达探测仪还存在数据处理人工化的困难。因此本文针对上述问题，提出了一种自动解释雷达图谱的智能识别系统，首先基于 GPR 探测地下管线正演数值模拟，应用 matlab 软件，采用数字图像处理技术定性定量分析 GPR 图，再加入到神经网络模型中进行地下管线信息的反演研究，这一整套的系统研究，为实际工程的应用具有一定的指导意义。
本论文经过一系列研究，主要获得了以下几个部分的成果：
（1）基于 GPR 探测地下管线的正演数值模拟和正演理论，进行了不同管线材质、不同埋地介质、不同管线半径、不同埋深的试验研究，分析这些条件对雷达图谱的影响特征，研究结果表明：其他参数不变的条件下，管线材质和埋地介质之间的介电常数差异越大，电磁波强大越大，探测信号越强，雷达图像中的双曲线越清晰；管径越大，图像越清晰，双曲线的曲率越大，顶峰越靠上；埋深越浅，图像越清晰，双曲线的曲率越小，顶峰越靠上。
（2）研究了 GPR 图像的识别和特征提取。建立探地雷达正演模型，进行数值模拟分析得到的波谱图，进行灰度化，阈值分割等图像预处理手段和区域标记等，提出了地下管线成像的双曲线特征，继而基于二次曲线拟合准确地提取出了特征参数。
（3）进行了地下管线的反演研究波谱图的特征对管线的管径、埋深的影响较大，存在一般规律，因此采用神经网络训练可以很好地反演出管线的管径和埋深，但是管线材质、和埋地介质则不明显，存在的误差较大。另一方面，加入遗传算法的 BP 神经网络即采用GA-BP 模型算法预测到的结果明显比单一的 BP 神经网络预测的结果要优化。与实际情况对比更加符合，具有很大的实用价值。
参考文献（略）