• Geomechanics and Engineering
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• 제33권2호
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• pp.203-209
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• 2023

One major advantage of ground penetrating radar (GPR) over other field test methods is its ability to obtain subsurface images of roads in an efficient and non-intrusive manner. Not only can the strata of pavement structure be retrieved from the GPR scan images, but also various irregularities, such as cracks and internal cavities. This article introduces a deep learning-based approach, focusing on detecting subsurface cracks by recognizing their distinctive hyperbolic signatures in the GPR scan images. Given the limited road sections that contain target features, two data augmentation methods, i.e., feature insertion and generation, are implemented, resulting in 9,174 GPR scan images. One of the most popular real-time object detection models, You Only Learn One Representation (YOLOR), is trained for detecting the target features for two types of subsurface cracks: bottom cracks and full cracks from the GPR scan images. The former represents partial cracks initiated from the bottom of the asphalt layer or base layers, while the latter includes extended cracks that penetrate these layers. Our experiments show the test average precisions of 0.769, 0.803 and 0.735 for all cracks, bottom cracks, and full cracks, respectively. This demonstrates the practicality of deep learning-based methods in detecting subsurface cracks from GPR scan images.

• 지구물리와물리탐사
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• 제19권1호
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• pp.11-19
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• 2016

나머지 정적보정 기법중에서 가장 많이 쓰이는 주행시간 분해기법과 겹쌓기제곱 최대화기법의 적용성을 육상 탄성파자료에서 비교 검토하였다. 모든 발파점과 수신점에 대한 임의의 나머지 정적보정값(시간차이)과 무작위 잡음이 포함된 모델자료에서 겹쌓기제곱 최대화기법은 주행시간 분해기법에 비해 흐트러진 반사 이벤트를 정확히 정렬시키고 보정과정에서 출력된 발파점과 수신점의 정적보정 그래프가 입력된 값과 거의 같은 진폭으로 역전된다는 점에서 신호대잡음이 작은 자료의 반사면 향상에 보다 효과적이었다. 나머지 정적보정에 적합한 입력인자(최대허용 시간차이, 상관창, 반복횟수)들은 공통중간점 자료외에 공통발파점 겹쌓기자료와 공통수신점 겹쌓기자료에 대한 연속 테스트를 거쳐 효과적으로 진단할 수 있었다. 나머지 정적보정에 앞서 송수신점의 높이보정 및 풍화대 깊이보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거하고 진동수-파수 필터링, 예측곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화로 잡음을 줄여 교차상관의 오차를 최소화시킨다. 또한 나머지 정적보정후 수직시간차 역보정을 거쳐 속도를 재분석하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 반사면들의 향상된 연속성 및 분해능을 확인할 수 있었다.