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城市道路地下空洞、疏松、富水等隐蔽病害是引发路面塌陷事故的主要诱因，严重威胁着城市公共安全。探地雷达（GPR）作为一种高效、无损的地下探测技术，被广泛应用于道路病害检测中。然而，海量的GPR雷达剖面数据依赖人工解译，不仅效率低下，且准确率受解译人员经验主观影响较大，难以满足大规模城市道路常态化巡检的需求。传统的自动化处理方法多基于信号处理技术，如时频分析、各种滤波算子等，难以适应地下介质复杂多变的非均匀环境，误报率和漏报率较高。深度学习技术在计算机视觉领域的成功应用，为探地雷达图像的智能解译提供了新的思路，但GPR图像不同于光学图像，其具有非直观性、多解性以及样本稀缺等特点，直接套用通用目标检测模型往往效果不佳。
本文面向城市道路地下病害智能检测的迫切需求，开展了基于深度学习的探地雷达道路异常目标自动解译技术研究。针对GPR图像中异常目标特征微弱、背景噪声强以及样本库构建困难等核心问题，提出了一套完整的从数据预处理、样本增强到智能识别的解决方案。本文旨在构建一个高精度、快速度的端到端检测网络，实现对道路地下空洞、脱空、管道等典型目标的自动化识别与定位。
本文的主要研究内容及技术创新点如下：1、提出了一种针对GPR图像特性的多域联合预处理与样本增强方法。在数据预处理阶段，结合小波变换去噪与增益调整技术，增强深部微弱信号特征；针对GPR异常样本稀缺的问题，设计了基于生成对抗网络（GAN）的数据增强策略，通过学习真实病害样本的分布规律，生成大量逼真的模拟病害图像，有效解决了深度学习模型训练过程中的过拟合问题，提升了模型的泛化能力。2、构建了基于改进YOLO系列的GPR目标检测网络，针对地下异常目标尺度变化大、形态不规则的特点，优化了网络的锚框（Anchor Box）生成策略，采用了K-means++聚类算法自适应生成适应GPR目标的先验框尺寸。同时，在骨干网络中引入了空洞空间金字塔池化（ASPP）模块，扩大了感受野，增强了对多尺度目标的特征提取能力，特别是对微小空洞和深层目标的检测效果提升显著。3、设计了基于难例挖掘（OHEM）的损失函数优化策略，针对探地雷达图像中背景复杂、易混淆负样本较多的问题，该策略在训练过程中自动筛选出损失值较大的困难样本进行重点训练，增加了模型对难以区分的非典型病害和复杂背景噪声的判别能力，有效降低了虚警率。
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