本发明属于三维探地雷达回波图后处理的目标检测，具体涉及一种基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法。
背景技术：
1、随着公路交通的快速发展，通车里程不断增加，养护任务日益繁重。而在越来越多的公路养护方案确定以及性能评估过程中，亟需路面结构内部病害数据的支撑，包括沥青面层内部裂缝、松散、脱空、基层的开裂以及桥头搭板下的脱空等。因此实现路面结构内部病害的无损探测，对于内部早期病害的预防性养护、保障路面使用性能、降低路面开挖检测及养护对交通的影响具有重要的现实意义。
2、探地雷达作为一种高效、连续、无损检测技术，近年来被广泛应用于路面结构层厚度与内部病害的检测。高频电磁波在路面结构内部不同电性介质会产生反射，通过分析目标回波波形、幅值、走时等特征，从而推断出隐性病害的位置、形态与介电特性。然而，目前的探地雷达图谱大多为沿道路纵断面的单测线雷达图谱和道路纵断面、横断面、水平面的三维雷达图谱，两种数据类型均采用二维平面展示，无法同时获取结构病害在不同视角下的特征信息，可视化效果较差。
技术实现思路
1、本发明针对目前探地雷达单个剖面下图谱特征抽象，无法获取三维图谱特征信息且可视化效果差的问题，提供一种基于3d窗口的结构病害雷达全剖面图谱特征提取方法，首先基于open3d模块可视化三维探地雷达采集的多通道检测数据，通过reflexw软件标定结构病害双曲线的回波区域，开发基于病害双曲线区域的3d提取窗口，获取结构病害雷达图谱3d剖面体。以此实现对结构病害图谱特征的三维可视化展示，并同时获取结构病害三维图谱的切片信息。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法，包括以下步骤：
4、步骤1：采用三维探地雷达设备进行图像采集，获取包含多通道数据的dat文件；
5、步骤2：对多通道数据进行解耦并创建rd3和rad文件存储解耦后的各个天线通道下的检测数据；
6、步骤3：提取rd3文件中包含的测线、采样点和电场强度值数据，将单通道下各条测线上每个采样点的电场强度用灰度进行映射，形成探地雷达灰度图谱；
7、步骤4：对雷达图谱进行去直达波处理并将处理后的测线、采样点和电场强度值数据存储在npy文件中；
8、步骤5：采用reflexw读取单通道数据的总里程数与总测线数、总时窗与总采样点数s；
9、步骤6：采用reflexw标定结构损伤双曲线的最大里程差与时间窗差；
10、步骤7：将各单通道二维矩阵沿通道方向排列组合成三维矩阵，利用open3d模块将三维矩阵转换为点云数据并生成3d点云模型；
11、步骤8：基于最大里程差和时间窗差计算3d窗口的大小，利用3d窗口从3d点云模型中提取仅包含一个结构损伤双曲线的3d剖面体；
12、步骤9：利用双线性插值法增加3d剖面体的通道数量（b-scan切片数量），通过分割获取3d剖面体包含的b-scan、c-scan、d-scan各采样点切片。
13、作为本发明的一种优选技术方案：所述s1中，所述三维探地雷达设备采用采集数据格式为dat的16通道三维阵列探地雷达系统，获取的dat文件数据为雷达天线沿通道方向发射电磁波得到的由多幅平行b-scan组成的三维探地雷达回波数据。
14、作为本发明的一种优选技术方案：所述s2中，基于python语言开发dat数据转换模块，通过对s1采集得到的dat文件数据进行解耦，获取单通道数据，创建rd3和rad文件，存储解耦后的单通道数据，该数据转换模块的功能包括但不限于：
15、从dat文件中读取二进制数据，并将其存储在变量“a”中；
16、定义采样点数、测线头部和测线尾部的长度等参数，通过计算数据的采样点数和沿通道方向的测线数，将数据分成由测线组成的数据“b”，然后去掉测线头部和测线尾部，最终得到处理后的数据“c”；
17、根据原始数据创建rad文件格式，该文件中包含采样点数、频率、时窗等参数；
18、对低增益（lg）和高增益（hg）的数据进行分组，通过设置循环，用于提取和存储不同通道、不同增益的数据，并生成相应的rd3和rad文件。
19、作为本发明的一种优选技术方案：所述s3中，基于python语言开发rd3矩阵数据提取模块，将rd3文件转换为包含单通道矩阵数据的npy文件，通过矩阵转图像操作将各单通道矩阵数据转换为雷达图谱，该模块具体功能为：
20、读取rad文件中的雷达参数信息，然后从rd3文件中读取数据，并以二维矩阵形式转置后输出并存储到npy文件中，所述二维矩阵横坐标为测线个数，纵坐标为采样点个数，每条测线上每个采样点所对应的数值为该点的实际电场强度值；
21、读取npy文件中的矩阵数据，计算矩阵中的每个数值的绝对值，将绝对值直接映射到0到255的灰度范围内，并通过matplotlib模块生成雷达图谱的灰度图像。
22、作为本发明的一种优选技术方案：所述s4中，所述去直达波操作采用均值滤波法，计算公式如下：
23、（1）
24、式中，o(i, j)是像素输出值，i(i+m, j+n)是像素输入值，k为滤波器。
25、作为本发明的一种优选技术方案：所述s7中，基于python语言开发3d数据可视化模块，利用各单通道二维矩阵数据合成三维矩阵，通过open3d模块将三维矩阵转换为点云数据并生成3d点云模型，该模块具体功能为：
26、读取各通道二维矩阵数据，将二维矩阵数据合并成一个三维矩阵b，其中每个二维矩阵对应三维矩阵b的一个通道；
27、对三维矩阵b进行线性缩放，将其数值映射到[0, 255]范围内，并调整对比度，其中调整对比度是为了改变图像或数据的灰度级别差异程度，使得相邻像素之间的亮度差异更加显著；
28、将处理后的三维矩阵b转换为点云对象，通过嵌套的循环遍历处理后的三维矩阵b，在每个像素位置创建一个点，并使用处理后的三维矩阵b中的值作为该点的颜色；
29、使用open3d提供的可视化函数draw_geometries显示点云对象，生成可视化的3d点云模型。
30、作为本发明的一种优选技术方案：所述s8中，所述3d窗口的大小长度l和宽度w通过公式（2）和（3）进行计算：
31、（2）
32、式中，为总里程数，为总测线数，为结构损伤双曲线的最大里程差；
33、（3）
34、式中，为总时窗，s为总采样点数，为结构损伤双曲线的时间窗差；
35、基于python语言开发3d窗口提取模块，该模块具体功能为：
36、从原始点云中提取出属于3d窗口范围内的点，定义该区域范围为roi_min到roi_max的点，并存储在roi_points中；
37、创建一个新的三维矩阵c，其大小由3d窗口的区域roi_min到roi_max的尺寸确定，遍历roi_points中的每个点，将其坐标值映射到一个以roi_min为原点的局部坐标系中；
38、将处理后的三维矩阵b中对应位置的数值复制到新矩阵c中，实现对仅包含一个结构损伤双曲线的3d剖面体的提取。
39、作为本发明的一种优选技术方案：所述s9中，所述双线性插值法公式为：
40、（4）
41、基于python语言开发3d剖面体切片绘制模块，通过循环遍历c矩阵的b-scan、c-scan、d-scan三个维度，使用plt.imshow绘制三个维度各采样点切片，并通过颜色映射生成灰度图像，实现对结构损伤雷达全剖面特征的提取。
42、一种基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法，用于实现如上述所述的方法，该结构损伤雷达全剖面特征提取方法包括雷达图谱数据采集模块、数据转换模块、矩阵数据提取模块、雷达数据三维可视化模块、3d窗口提取模块和3d剖面体切片绘制模块，其中，
43、雷达图谱数据采集模块，用于三维雷达多通道数据的获取与记录；
44、数据转换模块，用于解耦原始dat数据并转换为rd3和rad数据形式；
45、矩阵数据提取模块，用于读取rd3文件数据并输出为二维矩阵npy数据形式；
46、雷达数据三维可视化模块，用于生成三维矩阵，并将三维矩阵数据转换为点云数据，构建三维可视化点云模型；
47、3d窗口提取模块，用于从点云模型中提取仅包含一个结构损伤双曲线的3d剖面体；
48、3d剖面体切片绘制模块，用于绘制b-scan、c-scan、d-scan三个维度各采样点切片，实现结构损伤雷达全剖面特征的提取。
49、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明的基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法中的步骤。
50、根据本发明的又一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明的基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法中的步骤。
51、与现有技术相比，本发明能达到的有益效果有：
52、（1）本发明通过使用open3d模块，将三维探地雷达采集的多通道检测数据进行三维点云重构，可视化道路纵断面上的结构损伤信息，这有助于工程人员更直观地理解和分析结构病害雷达图谱的空间特征，提高了数据的可解释性。
53、（2）本发明通过开发基于结构损伤回波双曲线区域的3d提取窗口，实现了对结构病害雷达图谱的三维剖面体提取，这种方法更全面地捕捉了结构损伤在雷达图谱中各个剖面的特征信息，相比传统的二维剖面提取方法具有更好的数据展示与综合分析判别。
54、（3）本发明通过对3d剖面体进行切片操作，能够同时获取结构病害三维图谱的b-scan、c-scan、d-scan等各采样点切片信息，这有助于更详细地分析结构损伤的形状、尺寸和位置等信息。
55、（4）本发明采用python语言进行模块开发，具有较好的灵活性和可扩展性，适用于不同数据格式的三维探地雷达设备，提高了方法的通用性；通过自动化的数据处理流程，包括数据解耦、图谱生成、特征提取等步骤，减少了人工干预的需求，提高了数据处理的效率和一致性。
1.一种基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述三维探地雷达设备采用采集数据格式为dat的16通道三维阵列探地雷达系统，获取的dat文件数据为雷达天线沿通道方向发射电磁波得到的由多幅平行b-scan组成的三维探地雷达回波数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，基于python语言开发dat数据转换模块，通过对s1采集得到的dat文件数据进行解耦，获取单通道数据，创建rd3和rad文件，存储解耦后的单通道数据，该数据转换模块的功能包括但不限于：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中，基于python语言开发rd3矩阵数据提取模块，将rd3文件转换为包含单通道矩阵数据的npy文件，通过矩阵转图像操作将各单通道矩阵数据转换为雷达图谱，该模块具体功能为：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中，所述去直达波操作采用均值滤波法，计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤s7中，基于python语言开发3d数据可视化模块，利用各单通道二维矩阵数据合成三维矩阵，通过open3d模块将三维矩阵转换为点云数据并生成3d点云模型，该模块具体功能为：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s8中，所述3d窗口的大小长度l和宽度w通过公式（2）和（3）进行计算：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤s9中，所述双线性插值法公式为：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现如权利要求1~8中任一项所述的基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~8中任一项所述的基于3d窗口的结构损伤雷达全剖面特征提取方法中的步骤。
