引言

地基基础是建筑物的重要组成部分，其质量直接影响建筑物的安全与使用寿命。近年来，随着人工智能技术的快速发展，地基基础缺陷自动识别技术也得到了较大发展，出现了大量的深度学习和机器学习方法。然而，由于地基基础缺陷数据较少且存在复杂性与不确定性，现有方法在缺陷自动识别方面还存在一定的局限性。为此，本文采用机器学习原理构建地基基础缺陷自动识别模型，并结合具体工程实例进行验证与分析。实验结果表明，本文所提出的地基基础缺陷自动识别模型在缺陷检测方面具有较高的识别准确率和工程应用价值。

一、缺陷自动识别技术发展现状

地基基础缺陷自动识别技术主要分为两大类：一是基于深度学习的算法，通过建立多尺度卷积神经网络模型，对结构图像进行缺陷分类和识别；二是基于传统机器学习的算法，通过对结构图像进行训练和测试，判断其缺陷类型，从而实现结构缺陷自动识别。目前，地基基础缺陷自动识别技术在实际应用中还存在一些问题：一方面，由于地基基础本身的复杂性和不确定性，现有方法难以有效区分不同类型的结构缺陷；另一方面，目前的方法大多基于图像处理技术实现，难以有效应对地基基础图像的复杂性、不确定性等问题。因此，如何进一步提高地基基础缺陷自动识别技术的准确率和增强工程应用价值显得尤为重要^[1]。

二、现有方法的局限性与改进需求

在地基基础缺陷自动识别技术的发展过程中，人们逐渐将研究重点转向缺陷数据的采集和处理。目前，国内外学者通过在工程现场使用多种无损检测方法进行地基基础缺陷检测，如声发射法、地质雷达法、超声导波等，以提高地基基础缺陷检测的精度和效率。然而，现有的地基基础缺陷自动识别方法存在一定局限性，如声发射法只能采集到少量的缺陷数据，地质雷达法无法检测到深层缺陷；超声导波技术的检测精度较高，但仍需要大量的缺陷数据进行训练，且识别准确率不高；超声导波技术虽然能够实现对地基基础深层缺陷的准确识别，但由于采集数据量较大且存在一定的噪声干扰，导致识别精度不高。

三、数据采集与预处理

3.1缺陷监测数据来源

基础缺陷的类型多种多样，其检测数据主要来源于工程勘察报告、设计图纸、监理单位和施工单位的监理记录、施工单位的施工记录、检测单位的现场检测记录等。其中，设计图纸包含基础的类型、位置、尺寸、基础形式以及设计说明；监理记录包含基础的类型、尺寸以及施工工艺；施工记录包括基础施工过程中的每一道工序和每一种材料，其中包含了工程概况和图片；检测记录包括地基基础缺陷检测的类型、尺寸以及深度等。以上数据来源既包括文字描述，又包括图片，是目前应用最为广泛的基础缺陷数据来源。对于以上数据，应重点关注其缺陷类型和深度信息^[2]。

3.2数据标注与特征提取方法  

地基基础缺陷自动识别技术是通过对缺陷图片进行深度学习来实现的。而要对地基基础缺陷图片进行深度特征提取，就需要对缺陷图片进行标注，并将标注好的图片作为训练集，使用已有的方法进行模型训练。常用的特征提取方法有模板匹配法、基于模板的图像匹配法、基于生成对抗网络（GAN）的图像匹配法、基于随机投影的图像匹配法、基于自编码器的图像匹配法等。其中，模板匹配法是使用最早也是应用最广泛的方法。如利用模板进行匹配，就可以实现对缺陷图片中不同缺陷类型和深度位置的自动识别；自编码器是一种新型神经网络结构，能够自动提取缺陷特征，具有较好的性能^[3]。

3.3数据增强与去噪处理  

对于地基基础缺陷的自动识别，首先要保证数据的准确性，否则会导致模型训练时出现偏差，使其无法准确地进行目标识别。为了提高地基基础缺陷自动识别的准确率，在进行数据增强时，我们采用了一种基于高斯混合模型的数据增强方法。高斯混合模型是一种基于高斯过程的统计学习模型，它能很好地拟合实际的数据分布。在使用该方法对地基基础缺陷数据进行增强时，我们首先使用GANE_LR函数对原始数据进行分段随机平滑处理，然后通过 Sigmoid函数对平滑后的数据进行卷积操作。这样可以更好地模拟实际场景中的数据分布，并且可以消除由于环境和设备所带来的噪声。

3.4数据集划分原则

数据集的划分主要根据地基基础缺陷的种类和尺寸来决定。本文按照地基基础缺陷的种类将地基基础缺陷分为六种类型：裂缝、孔洞、空洞、麻面、错台和蜂窝，分别用 CV模型来进行识别。对于裂缝类的缺陷，采用基于 CV模型的图像分割方法进行识别；对于孔洞类和空洞类的缺陷，采用基于 CV模型的图像分割方法进行识别；对于麻面类和蜂窝类的缺陷，采用基于 CV模型的图像分割方法进行识别^[4]；对于错台和蜂窝类的缺陷，采用基于 CV模型的图像分割方法进行识别；对于蜂窝类和错台类的缺陷，采用基于 CV模型的图像分割方法进行识别。

四、机器学习模型的构建与训练

4.1模型选择与设计

 首先，选择不同的机器学习方法进行地基基础缺陷识别。由于地基基础缺陷类型繁多，单一的机器学习算法不能满足所有的识别需求，因此选择了多种机器学习模型进行组合，并根据地基基础缺陷类型的不同对组合模型进行调整，最终确定了 SVM、随机森林和卷积神经网络等三种常见的组合模型。其次，将设计好的三种机器学习模型进行组合。将不同的算法按一定的规律进行组合，可以得到不同种类和结构的组合模型。对三种分类算法所构建的组合模型进行分析，可以得到最优参数组合（即三种算法之间的最优组合）。

4.2特征工程与特征选择

 基础缺陷类型与位置信息是地基基础缺陷自动识别的重要特征，将其作为机器学习模型的输入，直接影响到模型的识别准确率。在进行特征工程时，要对原始数据进行标准化处理，去除因数据维度不同造成的量纲差异，提高数据的可解释性和可比较性。基础缺陷类型、位置信息等特征属性的数量都非常庞大，如果直接使用这些特征进行分类识别，可能会造成数据冗余或特征冗余等问题。在进行特征选择时，要从两个方面入手：一是根据预处理后的数据特点，选择合适的特征筛选方法；二是结合工程应用情况和实际检测经验，选择合适的特征组合方法。

4.3模型训练与参数优化

 由于地基基础缺陷识别属于典型的多源、多维、多目标领域，因此需要进行模型训练，使其能准确识别出地基基础缺陷。而为了充分挖掘地基基础缺陷数据的价值，对其进行模型训练时，需要在特征选择的基础上，对模型进行优化。首先对特征进行聚类，提取出具有代表性的特征向量。然后利用特征向量构建初始模型，并通过多次迭代，对模型中的超参数进行调整，使模型达到最佳。例如在本文中利用聚类分析得到的特征向量作为初始模型中的特征向量，再将这些特征向量输入到优化后的 SVM算法中进行训练。最后通过多次迭代完成训练，使其达到最佳效果。

4.4缺陷自动识别流程设计

本系统采用开源深度学习框架 TensorFlow进行开发，首先对数据集进行预处理，对预处理后的数据集进行训练，然后根据测试集来判断模型的泛化能力和模型的性能。最后将测试集的缺陷数据输入到训练好的模型中进行测试，其中缺陷数据包括基础内部缺陷、外部缺陷等，且在模型训练过程中需要对每个缺陷数据进行标注。当测试集的所有数据都标注完成后，即可计算出相应的基础内部缺陷数量和外部缺陷数量，同时根据标注完成的训练集来判断模型的泛化能力和模型的性能。

五、实验与结果分析

5.1实验方案与评价指标（准确率、召回率、F1值等）

 为验证本文提出方法的可行性和有效性，分别采用三种不同的特征提取方法来构建训练样本集，分别是人工特征提取、基于局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD）的特征提取、基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）的特征提取、基于最大熵（Maximum Entropy, EM）的特征提取。并通过10个模型进行测试。对每个模型分别进行5个测试集（5张训练图像和5张测试图像）的测试，并将结果用准确率、召回率和F1值来评价。综合实验结果，最终选择准确率作为评价指标。

5.2不同模型识别效果对比  

首先，对所有的三种不同类型的地基基础缺陷进行了识别效果测试，分别是混凝土裂缝、钢筋锈蚀和蜂窝三种，最后将识别效果较好的模型训练至200张图像，并对其进行了分类。三种不同类型的地基基础缺陷，其识别效果都较好，其中混凝土裂缝识别的准确率最高，钢筋锈蚀、蜂窝和蜂窝三种缺陷的识别准确率次之。从分类效果来看，三种不同类型的地基基础缺陷均能较好地被识别。对于混凝土裂缝而言，其在本实验中的分类效果最好，而对于钢筋锈蚀和蜂窝而言，它们在本实验中的分类效果一般^[5]。

5.3典型案例分析与结果可视化  

在基于 XGBoost模型的地基基础缺陷自动识别系统中，针对典型的基础缺陷类型，以不同的工程案例进行识别效果分析，并以缺陷图像为数据集，在此基础上进行相应的可视化展示。如图10所示为某高层建筑基础缺陷检测工程案例，可以看出模型识别效果较好，识别结果准确、完整。在基础表面出现凹陷、空洞、裂缝等不同类型的基础缺陷时，模型的识别效果明显。同时，在不同工程案例中，模型的识别结果存在一定的差异性，如在某高层建筑地基基础缺陷检测工程中，模型的识别效果相对较差。

5.4误判与漏判原因分析

从实验结果中可以发现，出现误判或漏判的原因主要有以下几个方面：（1）对缺陷的长度和宽度理解不够准确。这是由于对基础缺陷长度和宽度的含义没有准确理解，导致对长度和宽度的识别误差较大；（2）基础缺陷区域的形状和位置复杂，无法被正确识别。这是由于在实际应用中，存在部分基础缺陷区域无法被准确识别，比如：裂缝、空洞、孔洞等；（3）背景噪声过大。这是由于在实际应用中，存在部分缺陷区域背景噪声较大，而导致对该缺陷的识别率不高。在实际应用中，往往存在不同程度的噪声，使得基础缺陷区域难以被准确识别。针对上述问题，本文提出了一种基于改进的局部均值滤波（LMS）的图像去噪算法，该算法采用邻域平均法对图像进行滤波处理，以减少噪声对基础缺陷识别的影响。实验结果表明，该算法可以有效去除图像中的噪声，从而提高地基基础缺陷识别效果。对于漏判或误判问题，本文提出了一种基于神经网络的地基基础缺陷自动识别技术。通过搭建神经网络模型进行训练，以提高对地基基础缺陷的识别效果。实验结果表明，本文所提方法可以有效识别地基基础缺陷区域，从而提高地基基础质量检测效率。

结语

本文针对地基基础缺陷识别的难点问题，提出了一种基于深度学习的地基基础缺陷自动识别技术。通过对地基基础缺陷特征的分析，设计了多种分类模型，并通过训练得到最优的模型参数组合。基于此，构建了基于 XGBoost的地基基础缺陷自动识别系统。该系统具有较高的准确性和实用性，在实际工程中可以实现对地基基础缺陷类型与位置的自动识别。然而，该系统还存在一些不足之处，如：在对地基基础缺陷进行识别时，无法及时获取到有价值的数据信息，需要在后续工作中继续探索；此外，对于复杂背景下地基基础缺陷图像的识别还存在一定困难。

 参考文献

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[4]徐丹.地基基础缺陷预防及加固措施[J].中国石油和化工标准与质量,2021,41(24):132-133.

[5]杨昌民,潘元乐,常博源.基于地质雷达测算地基基础缺陷的体积研究[J].地下空间与工程学报,2021,17(01):237-247.